Обучение инкрементное — метод машинного обучения, в котором входные данные непрерывно используются для расширения знаний существующей модели, т. е. для дальнейшего обучения модели. Он представляет собой динамический метод контролируемого обучения и неконтролируемое обучение, которое может применяться, когда обучающие данные становятся доступными постепенно с течением времени или их размер выходит за пределы системной памяти. Алгоритмы, которые могут способствовать постепенному обучению, известны как incr основные алгоритмы машинного обучения.
[Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hrwiki.ru›wiki/Glossary_of_ artificial_intelligence/, свободный.]
Обучение инкрементное (Incremental learning) — это пошаговое обучение является методом машинного обучения, в котором входные данные непрерывно используются для расширения знаний существующей модели для дальнейшего обучения модели. Оно представляет собой динамический метод обучения, который можно применять, когда данные обучения постепенно становятся доступными с течением времени или их размер -является адаптация модели обучения к новым данным, не забывая при этом уже имеющиеся знания.
[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/ А. Ю. Чесалов — «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]