Инкрементное обучение отличается от традиционного машинного обучения тем, что позволяет усваивать новые знания, поступающие постепенно, и сохранять старые знания, полученные от предыдущих задач. 4

Некоторые другие отличия:

• Адаптация к изменениям в распределении данных. 1 Инкрементная модель подходит к данным быстро и эффективно, что даёт возможность адаптироваться в режиме реального времени к изменениям. 1
• Обработка данных в потоке. 1 Объём выборки может быть неизвестным и большим, что делает хранение данных неэффективным или невозможным. 1 Поэтому алгоритм должен обработать наблюдения, когда они доступны, прежде чем система отбросит их. 1
• Отсутствие необходимости в переобучении модели. 5 Целью инкрементного обучения является адаптация модели к новым данным, не забывая при этом свои существующие знания. 5