Dưới đây là một số ví dụ về tiệm tiến: 1. Trong lĩnh vực khoa học máy tính, học tiệm tiến là một phương pháp học máy trong đó dữ liệu đầu vào được sử dụng liên tục để mở rộng tri thức của mô hình hiện có. Ví dụ, khi có thêm dữ liệu huấn luyện mới, mô hình sẽ được cập nhật và học thêm từ dữ liệu đó. 2. Trong việc dự báo xu hướng cổ phiếu, học tiệm tiến có thể được áp dụng để cập nhật mô hình dự báo dựa trên dữ liệu mới nhất. Điều này giúp cải thiện độ chính xác của dự báo và đảm bảo rằng mô hình luôn được cập nhật với thông tin mới nhất. 3. Trong lĩnh vực học máy, các thuật toán tiệm tiến như cây quyết định, mạng nơ-ron nhân tạo và SVM có thể được sử dụng để học từ dữ liệu mới và cải thiện khả năng dự báo của mô hình. 4. Một ví dụ khác về tiệm tiến là trong lĩnh vực văn học, khi đọc một cuốn sách, ta có thể hiểu biết và tiếp thu tri thức theo một cách tiệm tiến. Dữ liệu mới từ các chương sau sẽ giúp ta hiểu rõ hơn về nội dung và phát triển kiến thức của mình. Tuy nhiên, đây chỉ là một số ví dụ và không giới hạn trong việc áp dụng tiệm tiến trong các lĩnh vực khác nhau.