Инкрементальное обучение помогает решать проблемы больших данных следующим образом: вместо обработки всей информации сразу, оно использует лишь нужные данные для достижения оптимальной точности. 2

Это позволяет:

• Избегать лишних затрат и ошибок. 2 Модель постепенно расширяет свои знания и улучшает навыки, не забывая при этом то, что она уже знает. 5
• Адаптироваться к изменениям в данных. 5 Модель адаптируется к изменениям в данных, улучшая свою производительность со временем. 5
• Сохранять знания. 5 Модель сохраняет и использует знания, полученные на предыдущих этапах обучения. 5

Таким образом, инкрементальное обучение более эффективно, чем переобучение модели с нуля, особенно при больших объёмах данных. 5