增量学习模型及其在多场景下的部署

增量学习（Incremental learning）或在线学习（online learning）是机器学习的一个分支，它涉及从数据流中连续且近实时进行自我学习。增量学习模型可以实现冷启动，即对在数据大小和分布情况了解甚少的情况下启动模型。可以快速且高效的适应数据变化（漂移），并通过连续的学习更新模型参数。因此其具有灵活、高效和适应性的特点。

MATLAB^®支持增量学习的分类和回归模型，并且支持在Simulink^®中导入并训练增量学习模型，同时支持增量学习模型的嵌入式、云等多环境的部署。本次主题将会对这些内容进行介绍和演示。