Incremental Learning nedir?
Türkçesi: Adım Adım Öğrenme
İngilizcesi: Incremental Learning
Türkçe Okunuşu: inkremıntıl lörning
İngilizce Okunuşu: ˌɪnkrəˈmɛntəl ˈlɜːrnɪŋ
Dilbilgisi: İsim, (makine öğrenimi ve bilişsel bilim terimi)
Köken: “Incremental” kelimesi Latince incrementum (artış, büyüme) kökünden gelir; “learning” ise Eski İngilizce leornian (öğrenmek) sözcüğünden türetilmiştir. Terim, özellikle 1980’lerden itibaren yapay zeka ve istatistiksel öğrenme literatüründe veri akışına uyum sağlayan modelleri tanımlamak için kullanılmaya başlanmıştır.
Alakalı Sözcükler: Online Learning, Continual Learning, Adaptive Learning, Real-Time Learning, Concept Drift, Lifelong Learning
Incremental Learning, bir yapay zeka modelinin veriyi tek seferde toplu hâlde değil, küçük parçalara bölünmüş şekilde, zaman içinde aşamalı olarak işlemesi anlamına gelir. Model, yeni gelen bilgilerle güncellenirken eski bilgileri tamamen unutmaz ve böylece sürekli öğrenme kapasitesi oluşturur. Bu yaklaşım özellikle veri akışının durmaksızın devam ettiği, depolama maliyetinin kritik olduğu ya da gerçek zamanlı kararlara ihtiyaç duyulan ortamlarda değer taşır.
Kullanım alanları geniştir: IoT sensör verileri, çevrim içi kullanıcı davranışı analizi, kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, finansal tahminleme ve siber güvenlik tehdit analizleri gibi sürekli güncellenen bilgi gerektiren sistemlerde tercih edilir. Ayrıca incremental learning, geleneksel batch öğrenmeye kıyasla daha verimli kaynak yönetimi sağlar; model yalnızca yeni bilgiyi işler, böylece hem daha hızlı güncellenir hem de hesaplama maliyetini azaltır.
Bu özellikleri sayesinde dijital pazarlama performans analitiğinden yapay zeka destekli otomasyon sistemlerine kadar birçok alanda akıllı ve dinamik karar mekanizmalarının yapı taşlarından biri hâline gelmiştir.
« Fihriste Dön
