Ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem Modelle die Fähigkeit haben, sequenziell aus neuen Daten zu lernen, ohne zuvor erworbenes Wissen zu vergessen (Überwindung des "katastrophalen Vergessens") und ohne ständigen Zugriff auf alle bisherigen Trainingsdaten.