"Паст континиус" - это метод алгоритмической оптимизации в машинном обучении, который используется для обучения моделей на больших объемах данных. Он основан на идее разбиения данных на небольшие порции, которые модель обучает последовательно, что позволяет улучшить эффективность и скорость обучения. Этот метод широко применяется в области глубокого обучения и нейронных сетей.