增量学习 在线学习 迁移学习

增量学习、在线学习和迁移学习都是机器学习领域的热门研究方向。

增量学习是指在已有的模型基础上，不断增加新的训练数据来更新和改进模型。其优点是可以在不重新训练的情况下快速应用新的数据，同时可以降低算法的计算复杂度和空间复杂度。增量学习被广泛应用于推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域。

在线学习是指在不断接收新的训练样本的同时，不断更新模型参数的过程。其优点是可以实现实时学习，适用于数据量不断增长的场景。在线学习被广泛应用于流式数据分析、在线广告推荐、智能客服等领域。

迁移学习是指将已经学习到的知识迁移到新的领域或任务中。通过利用源领域的知识，可以减少目标领域的数据需求，提高模型的泛化能力和效果。迁移学习被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。