지속적 학습 모델의 실제 적용을 위해 해결해야 할 다른 과제들 중 하나는 데이터의 불균형과 새로운 작업의 등장에 대한 대응입니다. 새로운 작업이 추가될 때마다 모델은 이전 작업에서 학습한 정보를 보존하면서 새로운 작업에 적응해야 합니다. 이를 위해 데이터의 불균형을 처리하고 새로운 작업을 효과적으로 학습하는 방법을 개발해야 합니다. 또한, 모델의 메모리 사용량과 계산 비용을 최적화하여 실제 환경에서 효율적으로 운영할 수 있는 모델을 개발하는 것도 중요한 과제입니다. 또한, 모델의 안정성과 일반화 능력을 향상시키기 위해 지속적인 모델 갱신 및 평가 방법을 개발하는 것도 필요합니다. 이러한 다양한 과제들을 해결하여 실제 환경에서 효과적으로 지속적 학습 모델을 적용할 수 있습니다.