راجع المقطع اللي تحت وبعد كده جاوب على السؤال بعد كده بنفس اللغة اللي المقطع فيها:  الممر: التنفيذ المعتاد لتقنية LDA بيحتاج إن كل العينات متوفرة مسبقاً. ومع كده، في حالات ما تكون فيها مجموعة البيانات كلها مش متوفرة وبيتم ملاحظة البيانات الداخلية زي تيار. في الحالة دي، من المستحسن أن يكون استخراج ميزة LDA قادر على تحديث ميزات LDA المحسوبة عن طريق مراقبة العينات الجديدة من غير تشغيل الخوارزمية على مجموعة البيانات كلها. على سبيل المثال، في كتير من التطبيقات في الوقت الحقيقي زي الروبوتات المتنقلة أو التعرف على الوجه عبر الإنترنت، من المهم تحديث ميزات LDA المستخرجة بمجرد ما تكون الملاحظات الجديدة متاحة. تقنية استخراج ميزة LDA اللي بتقدر تحديث ميزات LDA عن طريق ملاحظة عينات جديدة ببساطة هي خوارزمية LDA زيادة، وقد تم دراسة الفكرة دي على نطاق واسع على مدى العقدين الأخيرين. اقترح تشاترجي ورويشودري خوارزمية LDA ذاتية التنظيم المتزايد لتحديث ميزات LDA. في عمل تاني، اقترح ديمير وأوزمهمت خوارزميات تعلم محلية عبر الإنترنت لتحديث ميزات LDA بشكل متزايد باستخدام تصحيح الأخطاء وقواعد التعلم الهببي. بعد كده، اشتق علياري وآخرون خوارزميات زيادة سريعة لتحديث ميزات LDA عن طريق مراقبة العينات الجديدة.  سؤال: إيه اللي ممكن يتعمل من غير حاجة تشغيل خوارزمية على مجموعة البيانات كلها؟
استخراج ميزة LDA عشان يكون ليها القدرة على تحديث ميزات LDA المحسوبة عن طريق ملاحظة العينات الجديدة