Apprendimento incrementale: differenze tra le versioni

Versione delle 13:17, 29 ago 2025

Versione attuale delle 14:05, 14 set 2025

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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}}