Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit können auf verschiedene Bereiche des lebenslangen Lernens übertragen werden, in denen Agenten kontinuierlich mit neuen Konzepten und Kategorien konfrontiert werden:
Robotik und Autonome Systeme: In der Robotik können Agenten kontinuierlich mit neuen Umgebungen und Aufgaben konfrontiert werden. Durch den Einsatz von inkrementellem Lernen können Roboter ihre Fähigkeiten verbessern und sich an sich ändernde Anforderungen anpassen.
Natürliche Sprachverarbeitung: In der natürlichen Sprachverarbeitung müssen Modelle kontinuierlich mit neuen Wörtern, Phrasen und Konzepten aktualisiert werden. Inkrementelles Lernen kann dazu beitragen, die Leistung von Sprachmodellen bei der Bewältigung neuer Informationen zu verbessern.
Medizinische Bildgebung: In der medizinischen Bildgebung müssen Modelle kontinuierlich mit neuen Krankheitsbildern und Diagnoseverfahren aktualisiert werden. Durch inkrementelles Lernen können medizinische Bildgebungssysteme ihre Fähigkeit zur Erkennung neuer Krankheitsmuster verbessern.
Daher können die Prinzipien des exemplar-freien inkrementellen Lernens, wie sie in dieser Arbeit untersucht wurden, auf eine Vielzahl von Anwendungen angewendet werden, in denen lebenslanges Lernen und kontinuierliche Anpassung erforderlich sind.