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.