Bazı problemlerde veri o kadar hızlı değişir ki haftalık yeniden eğitim bile geç kalır: fiyat davranışı, dolandırıcılık desenleri veya içerik popülerliği gün içinde kayabilir. Çevrimiçi öğrenme bu durumlarda modeli akış verisiyle sürekli güncelleyerek tazelik kazandırır. Ancak aynı mekanizma modeli kırılgan da yapar; gürültülü ya da gecikmeli etiketler, kötü niyetli girdiler ve dengesiz akışlar modeli hızla bozabilir. Bu yüzden artımlı güncelleme her zaman kalite kapıları ve geri dönüş mekanizmalarıyla birlikte tasarlanır. Dört modüllük atölye, akış verisiyle beslenen örnek bir model üzerinde uygulamalı ilerler. Katılımcılar toplu eğitim ile artımlı öğrenmeyi karşılaştırır, kısmi uyum destekli algoritmalarla kayan pencere yaklaşımlarını dener, gecikmeli ve gürültülü etiketleri yönetir. Son modüllerde güncelleme sonrası otomatik kalite kapıları, referans modelle gölge karşılaştırma ve dondurma mekanizmaları kurulur. Çıktı, katılımcının kendi problemine uyarlayabileceği bir güncelleme tasarımı ve operasyon runbook'udur.