Apprendimento incrementale: differenze tra le versioni

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In intelligenza artificiale, l''''apprendimento incrementale''' è una modalità di [[apprendimento automatico]] in cui i dati di input vengono utilizzati per estendere in continuo la conoscenza del modello esistente, ovvero per addestrarlo ulteriormente. Essa rappresenta una modalità dinamica di [[apprendimento supervisionato]] e [[Apprendimento non supervisionato|non]] che può essere applicata allorché i dati di addestramento si rendano disponibili gradualmente nel tempo o la loro dimensione superi i limiti di memoria del sistema. Gli algoritmi che possono facilitare l'apprendimento incrementale sono noti come ''algoritmi incrementali''.<ref>{{Cita libro|nome=Zhiyuan|cognome=Chen|nome2=Bing|cognome2=Liu|titolo=Lifelong machine learning|edizione=Second edition|collana=Synthesis lectures on artificial intelligence and machine learning|data=2018|editore=Morgan & Claypool|ISBN=978-1-68173-302-9}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Gido M.|cognome=van de Ven|nome2=Tinne|cognome2=Tuytelaars|nome3=Andreas S.|cognome3=Tolias|data=2022-12|titolo=Three types of incremental learning|rivista=Nature Machine Intelligence|volume=4|numero=12|pp=1185–1197|lingua=en|doi=10.1038/s42256-022-00568-3|url=https://www.nature.com/articles/s42256-022-00568-3}}</ref><ref>{{Cita web|lingua=it-IT|autore=Midhat Tilawat|url=https://www.allaboutai.com/it-it/glossario-ai/apprendimento-incrementale-ai/|titolo=Cos'è l'Apprendimento Incrementale?|sito=All About AI|data=2024-01-28|accesso=2025-08-29}}</ref>

Molti algoritmi di apprendimento automatico tradizionali supportano intrinsecamente l'apprendimento incrementale. Altri algoritmi possono essere adattati per facilitare l'apprendimento incrementale. Esempi di algoritmi incrementali comprendono quelli per l'apprendimento di [[Albero di decisione|alberi]] o [[Albero di decisione|regole di decisione]], [[Rete neurale artificiale|reti neurali artificiali]] (ad es. [[Rete neurale a base radiale|reti RBF]]) o l'[[Macchine a vettori di supporto|SVM]] incrementale.

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** enfatizza la reattività e la capacità di adattarsi rapidamente a nuovi dati o cambiamenti del contesto.

* ''apprendimento incrementale'':

** si aggiorna progressivamente il modello man mano che si rendono disponibili nuovi dati, ma può elaborare i dati anche in modo batch o per piccoli gruppi (''mini-batch''); 

** spesso implica un aggiornamento meno frequente rispetto alla modalità online, ma con la caratteristica che la conoscenza pregressa non viene persa e il modello migliora continuamente nel tempo; 

** può essere concepito come una forma di apprendimento che integra progressivamente nuove informazioni senza dover riaddestrare completamente il modello.

In sintesi, l'apprendimento online è una sotto-categoria dell'apprendimento incrementale, più specificamente focalizzata sull'aggiornamento immediato e sequenziale dei modelli, mentre l'apprendimento incrementale include anche aggiornamenti batch o meno frequenti ma sempre progressivi.

== Voci collegatecorrelate ==

* [[Apprendimento automatico online]]

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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}}

* {{cita web|url=https://github.com/greenfish77/gaenari|titolo=gaenari: C++ incremental decision tree algorithm|accesso=29 agosto 2025}}

{{apprendimento automatico}}