段階的な学習これは、新しいデータが追加されると、以前に学習した知識のほとんどを保持しながら、新しいデータのみが更新され、新しいサンプルから新しい知識を継続的に学習できることを意味します。

増分学習は人間の学習モデルに似ており、段階的な蓄積と更新のプロセスです。

従来の学習方法はバッチ学習であり、再トレーニングや学習を行わずに、随時更新されるデータに対応できるようにすべてのデータを準備します。増分学習はこの欠点を解決し、インテリジェントなデータ マイニングおよび知識発見テクノロジとして広く使用されています。