Makine öğrenimi alanında ilerici bir yaklaşım olan artırımlı öğrenme (incremental learning), yeni veriler ortaya çıktıkça modellerin kademeli olarak eğitilmesini içerir. Bu teknik, verilerin sürekli olarak üretildiği dinamik ortamlarda özellikle faydalıdır ve modelin doğruluğunu ve alaka düzeyini korumak için güncel olmasını gerektirir. Artırımlı öğrenme, modellerin sabit bir veri kümesi üzerinde toplu olarak eğitildiği geleneksel toplu öğrenme yöntemlerinin aksine, verilerin verimli ve uyumlu bir şekilde işlenmesini sağlar. Bu yöntem, büyük ölçekli veri kümeleri veya gerçek zamanlı uygulamalar için önemli avantajlar sunar.
Artırımlı öğrenmede, model her yeni veri ortaya çıktığında tüm veri kümesiyle baştan eğitilmek zorunda kalmaz. Bunun yerine, en son verilere odaklanarak bilgiyi entegre eder ve rafine eder, böylece kalıpları tanıyıp parametrelerini kademeli olarak ayarlayabilir. Bu süreç, modelin anlayışını güncellerken geçmiş verileri geniş ölçüde yeniden incelemeye gerek kalmadan gerçekleştiren algoritma ve teknikler kullanır. Artırımlı öğrenmede kullanılan algoritmalara örnek olarak çevrimiçi gradyan inişi (online gradient descent), yinelemeli en küçük kareler (recursive least squares) ve temel bileşen analizinde alt alan takibi (subspace tracking) verilebilir. Bu algoritmalar, yeni bilgileri sorunsuz bir şekilde entegre ederek sürekli öğrenme sürecini kolaylaştırır ve daha önce öğrenilen verilerin özünü korur.
Artırımlı öğrenmenin etkin bir şekilde uygulandığı bir örnek, otonom sürüş endüstrisinde görülebilir. Kendi kendine giden arabalar, çevrelerinden sürekli bir veri akışına dayanır; bu, trafik desenlerindeki değişiklikler, yeni yol işaretleri veya yoldaki olağandışı durumlar gibi verileri içerir. Bu tür bir araçtaki artırımlı öğrenme modeli, yeni sensör verilerine dayalı olarak karar alma algoritmalarını sürekli günceller ve böylece daha güvenli ve güvenilir otonom sürüş deneyimleri sağlar. Bu sürekli uyum sağlama yeteneği, aracın yapay zekasının en son çevresel koşullarla güncel kalmasını ve öngörülemeyen olaylara uygun şekilde yanıt verebilmesini sağlar, böylece zamanla navigasyon zekasını artırır.
Genel olarak, artırımlı öğrenme, makine öğreniminde önemli bir ilerleme temsil eder ve modellerin veri ortamlarıyla birlikte evrimleşmesi için sağlam bir çerçeve sağlar. Hesaplama maliyetlerini azaltır, model verimliliğini artırır ve verilerin sürekli olarak biriktiği senaryolarda yüksek performans seviyelerini korur.