本书介绍终身学习这种高级机器学习范式，这种范式通过积累过去的知识持续地学习，并将学到的知识用于帮助在未来进行其他学习和解决问题。相比之下，当前主流的机器学习范式都是孤立学习，即给定一个训练数据集，之后在这个数据集上运行机器学习算法以生成模型，然后再将该模型运用于预期的应用。这些范式不保留已经学到的知识，也不将其运用到后续的学习中。与孤立学习系统不同，人类只通过少量的样例就能实现有效学习，这是因为人类的学习是知识驱动的，即只需少量的数据或付出，就能利用过去已经学到的知识去学习新事物。终身学习的目标就是模仿人类的这种学习能力，因为一个没有持续学习能力的AI系统不能算作真正的智能。 自本书第1版出版以来，终身学习的研究在相对较短的时间内取得了显著的进展。出版第2版是为了扩展终身学习的定义，更新部分章节的内容，并添加一个新的章节来介绍深度神经网络中持续学习的内容，这部分内容在过去的两三年里一直被积极研究。部分章节的内容也进行了修改，使得内容更有条理，方便读者阅读。此外，作者希望为这一研究领域提出一个统一的框架。目前，在机器学习中有几个与终身学习密切相关的研究课题，特别是多任务学习、迁移学习以及元学习，因为它们也采用了知识共享和知识迁移的思想。本书之所以集中介绍这些技术并讨论其异同，目的是在介绍终身机器学习的同时，对该领域的重要研究成果和新想法进行全面回顾。本书适用于对机器学习、数据挖掘、自然语言处理或模式识别感兴趣的学生、研究人员和从业人员。
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