Преимущества инкрементного обучения по сравнению с традиционными алгоритмами:

• Возможность обучения на малом объёме обучающей выборки. 1
• Постоянное обучение во время работы системы. 1
• Адаптация к изменениям в полученной задаче. 1
• Требование меньше вычислительных ресурсов. 1 Это достигается за счёт устранения необходимости переобучения при получении новых данных. 1
• Избегание хранения образов и проблем с конфиденциальностью. 1 Методы учатся генерировать примеры из предыдущих задач. 1
• Динамическая регулировка способности модели к обучению в соответствии с новыми доступными данными. 1

Инкрементные алгоритмы часто применяются к потокам данных или большим данным, решая проблемы с доступностью данных и нехваткой ресурсов соответственно. 4