Apprendimento incrementale: differenze tra le versioni

Versione delle 12:32, 29 ago 2025

Versione delle 12:39, 29 ago 2025

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L'obiettivo dell'apprendimento incrementale è far sì che il modello di apprendimento si adatti a nuovi dati senza dimenticare le conoscenze pregresse. Alcuni algoritmi di apprendimento incrementale hanno parametri o assunzioni integrate che controllano la pertinenza dei vecchi dati, mentre altri, detti algoritmi stabili di apprendimento automatico incrementale, apprendono rappresentazioni dei dati di addestramento che non vengono dimenticate con il tempo, nemmeno parzialmente.

Gli algoritmi incrementali vengono spesso applicati a flussi di dati o [[big data]], per risolvere, rispettivamente, problemiproblematiche di disponibilità di dati e di scarsità di risorse. La predizione dell'andamento di azioni e la profilazione degli utenti sono alcuni casi tipici in cui flussi in cuidi nuovi dati si rendono continuamente disponibili. L'applicazione dell'apprendimento incrementale ai big data mira a ottenere tempi di [[Classificazione statistica|classificazione]] o previsione più rapidi.

== Voci collegate ==

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* {{Cita web|autore=Charles L. Parker|url=https://blog.bigml.com/2013/03/12/machine-learning-from-streaming-data-two-problems-two-solutions-two-concerns-and-two-lessons/|titolo=Brief Introduction to Streaming data and Incremental Algorithms|sito=BigML Blog|data=12 Marzo 2013}}

* {{Citacita web|url=https://creme-ml.github.iocom/greenfish77/gaenari|titolo=Cremegaenari: Library forC++ incremental learningdecision tree algorithm|accesso=29 agosto 2025}}

* {{cita web| url=https://github.com/greenfish77/gaenari |titolo=gaenari: C++ incremental decision tree algorithm}}