Чем инкрементное обучение отличается от традиционного машинного обучения?

Инкрементное обучение отличается от традиционного машинного обучения тем, что позволяет усваивать новые знания, поступающие постепенно, и сохранять старые знания, полученные от предыдущих задач. sciup.org

Некоторые другие отличия:

• Адаптация к изменениям в распределении данных. docs.exponenta.ru Инкрементная модель подходит к данным быстро и эффективно, что даёт возможность адаптироваться в режиме реального времени к изменениям. docs.exponenta.ru
• Обработка данных в потоке. docs.exponenta.ru Объём выборки может быть неизвестным и большим, что делает хранение данных неэффективным или невозможным. docs.exponenta.ru Поэтому алгоритм должен обработать наблюдения, когда они доступны, прежде чем система отбросит их. docs.exponenta.ru
• Отсутствие необходимости в переобучении модели. slggp.com Целью инкрементного обучения является адаптация модели к новым данным, не забывая при этом свои существующие знания. slggp.com