Rịba ama amaokwu a dị n'okpuru ma zaa ajụjụ ahụ mgbe e mesịrị n'otu asụsụ ahụ dị ka amaokwu ahụ:  Ịgafe: Ụdị mmejuputa nke usoro LDA na-achọ ka e nweta ihe nlele niile tupu oge eruo. Otú ọ dị, e nwere ọnọdụ ebe dum data set adịghị dị na input data na-ahụ dị ka a iyi. N'okwu a, ọ bụ ihe na-achọsi ike maka LDA atụmatụ mmịpụta nwere ike imelite na gbakọọ LDA atụmatụ site na-ekiri ndị ọhụrụ samples enweghị na-agba ọsọ algọridim na dum data set. Dịka ọmụmaatụ, n'ọtụtụ ngwa oge dị ka mobile robotics ma ọ bụ ntanetị ihu, ọ dị mkpa imelite atụmatụ LDA ewepụtara ozugbo enwere nchọpụta ọhụụ. Usoro nchịkọta LDA nke nwere ike imelite atụmatụ LDA site na ịlele ihe nlele ọhụrụ bụ algorithm LDA incremental, a mụọla echiche a nke ọma n'ime iri afọ abụọ gara aga. Chatterjee na Roychowdhury tụrụ aro usoro algorithm LDA na-ahazi onwe ya maka imelite atụmatụ LDA. N'ọrụ ọzọ, Demir na Ozmehmet tụrụ aro algọridim mmụta mpaghara n'ịntanetị maka imelite atụmatụ LDA na-eji mmezi mmezi na iwu mmụta Hebbian. Ka oge na-aga, Aliyari et al. nwetara algorithms ngwa ngwa iji melite atụmatụ LDA site na ilele ihe nlele ọhụrụ.  Ajụjụ: Gịnị ka a pụrụ ime n'ejighị algọridim na-agba ọsọ n'ihe niile e depụtara?
LDA atụmatụ mmịpụta nwere ike imelite na gbakọọ LDA atụmatụ site na-ekiri ndị ọhụrụ samples