Asimilación Incremental de Datos

Proceso mediante el cual los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático integran nuevas instancias de datos en su conocimiento sin necesidad de volver a entrenarse desde cero.

Permite la adaptación continua de los algoritmos a información entrante, optimizando su rendimiento en escenarios dinámicos o de gran variabilidad.

Este enfoque es fundamental en aplicaciones en las que los datos son generados constantemente o en tiempo real, como sistemas de recomendación, análisis de fraudes o previsión de tendencias.

Se logra mediante técnicas especializadas que preservan conocimientos previos mientras asimilan información nueva, evitando problemas como el olvido catastrófico.

Es una estrategia eficiente en términos computacionales, ya que reduce la necesidad de procesar nuevamente grandes conjuntos de datos históricos.