Инкрементальное обучение — подход машинного обучения, при котором модель обновляет свои знания по мере поступления новых данных во времени. Оно полезно, когда данные поступают непрерывно, меняются со временем или слишком велики для единовременной обработки. Подход должен управлять такими рисками, как drift, забывание и накопление смещения.
A method of machine learning, in which input data is continuously used to extend the existing model's knowledge i.e. to further train the model. It represents a dynamic technique of supervised and unsupervised learning that can be applied when training data becomes available gradually over time or its size is out of system memory limits. Algorithms that can facilitate incremental learning are known as incremental machine learning algorithms.