Итерационный подход в машинном обучении позволяет модели «подстраиваться» под данные, выявляя закономерности, шаблоны и зависимости между входными и выходными данными. 1

Некоторые примеры применения итерационного подхода:

• Градиентный спуск. 4 Это алгоритм итеративной оптимизации, который используется в машинном обучении для получения более точного результата. 4 Процедура проводится несколько раз, и на каждом шаге результат получается лучше. 4
• Работа с большими объёмами данных. 4 Так как зачастую нет возможности загрузить сразу все данные в обработку, их делят на части меньшего размера, загружают по очереди и обновляют веса нейросети в конце каждого шага, подстраивая их под данные. 4
• Создание помеченных наборов сигнала. 5 В каждой итерации подмножество сигналов выбирают из непомеченного набора данных и отправляют в предварительно обученную глубокую сеть для автоматизированной маркировки. 5 Затем получившиеся метки исследует человек и корректирует неправильные. 5 Подтверждённые помеченные сигналы добавляют к обучающему набору данных, чтобы переобучить глубокую сеть для следующей итерации. 5