اشار للفقرة اللي تحت، و بعد جاوب على السؤال بعدين بنفس اللغة اللي فيها الفقرة:  الممر: التطبيق النموذجي لتقنية LDA يتطلب توفر جميع العينات مسبقاً. ومع ذلك، فهناك مواقف ما تكون فيها مجموعة البيانات بأكملها غير متوفرة، ويتم ملاحظة البيانات الداخلية كدفق. في هذه الحالة، من المرغوب فيه أن يكون استخراج ميزة LDA قادر على تحديث ميزات LDA المحوسبة عن طريق مراقبة العينات الجديدة دون تشغيل الخوارزمية على مجموعة البيانات بأكملها. على سبيل المثال، في العديد من التطبيقات في الوقت الفعلي مثل الروبوتات المتنقلة أو التعرف على الوجه عبر الإنترنت، من المهم تحديث ميزات LDA المستخرجة بمجرد توفر الملاحظات الجديدة. تقنية استخراج ميزة LDA التي يمكن أن تحديث ميزات LDA ببساطة من خلال ملاحظة عينات جديدة هي خوارزمية LDA التدريجية، وقد تم دراسة هذه الفكرة على نطاق واسع على مدى العقدين الماضيين. اقترح تشاتيرجي ورويشودري خوارزمية LDA ذاتية التنظيم للتحديث من ميزات LDA. في عمل آخر، اقترح ديمير وأوزمهمت خوارزميات التعلم المحلي عبر الإنترنت لتحديث ميزات LDA بشكل متزايد باستخدام تصحيح الأخطاء وقواعد التعلم الهببي. في وقت لاحق، اشتق Aliyari وآخرون خوارزميات زيادة سريعة لتحديث ميزات LDA عن طريق مراقبة العينات الجديدة.  السؤال: شنو يمكن القيام به من دون الحاجة لتشغيل الخوارزمية على مجموعة البيانات بأكملها؟
استخراج ميزة LDA ليكون قادر على تحديث ميزات LDA المحسوبة عن طريق مراقبة العينات الجديدة