Как итерационный подход может применяться в машинном обучении?

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

Некоторые примеры применения итерационного подхода:

• Градиентный спуск. neurohive.io Это алгоритм итеративной оптимизации, который используется в машинном обучении для получения более точного результата. neurohive.io Процедура проводится несколько раз, и на каждом шаге результат получается лучше. neurohive.io
• Работа с большими объёмами данных. neurohive.io 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. neurohive.io
• Создание помеченных наборов сигнала. docs.exponenta.ru В каждой итерации подмножество сигналов выбирают из непомеченного набора данных и отправляют в предварительно обученную глубокую сеть для автоматизированной маркировки. docs.exponenta.ru Затем получившиеся метки исследует человек и корректирует неправильные. docs.exponenta.ru Подтверждённые помеченные сигналы добавляют к обучающему набору данных, чтобы переобучить глубокую сеть для следующей итерации. docs.exponenta.ru