ニューラル ネットワーク用アルゴリズムなどの一部のマシン ラーニング アルゴリズムでは、通常、トレーニング サンプルを追加または変更するときにモデル全体を再構築する必要があります。他のアルゴリズムは増分トレーニングをサポートしていて、すべてのサンプルからモデルを再構築しなくても、サンプル情報をモデルに直接追加できます。したがって、増分トレーニングおよび増分ラーニングは、ドキュメントの分類または抽出に適しています。

TotalAgility は、使いやすさとパフォーマンスに直接有効な増分ラーニングをサポートしています。Transformation Designer では、管理者が新しいドキュメントを抽出モデルに追加する場合は 1 秒かかりませんが、モデル全体を再構築する場合は数分間または数時間かかります。増分ラーニングを使用すると、オンライン ラーニングに要する時間も短縮されます。通常、オペレータの変更によって取得された知識を使用して精度を向上できるようになるまでに、数時間かかることはありません。新しいジョブが作成するとすぐに、使用できるようになります。