Apprendimento incrementale: differenze tra le versioni

Versione delle 13:04, 29 ago 2025

Versione delle 13:09, 29 ago 2025

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* ''apprendimento online'':

** il modello riceve i dati uno per volta (o in piccoli batch) e si aggiorna '''immediatamente''' dopo ogni esempio;

** è progettatopensato per ambienticontesti in cui i dati arrivano in flusso continuo e in tempo reale, e ove si richiederichieda che il modello sia sempre aggiornato e adattabile senza attendere di disporre di grandi quantità di dati;

** 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 all'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 ununa 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.