バッチ学習とオンライン学習: わかりやすく解説

OK、これがバッチ学習とオンライン学習の簡易版です。バッチ学習では、システムはデータの完全なセットを一度に学習します。また、大量のコンピューティング リソースが必要となり、システムはトレーニングされ、展開されます。これはオフライン学習とも呼ばれます。

新しいデータをトレーニングする必要がある場合はどうすればよいですか??
そうです。新しいデータをフィードする必要がある場合は、新しいデータを含むシステムを最初から完全に保持する必要があります。その後、新しいシステムが古いバージョンを置き換えます。これには時間がかかり、データセットが増加すると、必要なリソースが非常に高価になり、リソースが大量に消費される可能性があります。

オンライン学習に関しては、システムにデータを供給するにつれて、システムは新しいデータから段階的に学習する可能性があります。そして、限られた計算でもうまく機能します。学習率は、システムがデータからどれだけ速く学習するかを決定します。しかし、古い情報はすぐに忘れられてしまう可能性があります。

ただし、オンライン データでのトレーニング中に、偏ったデータをフィードすると、時間の経過とともにパフォーマンスが低下する可能性があります。したがって、データの流れとシステムのパフォーマンスを監視する必要があります。

そして最後に、バッチ学習とオンライン学習のどちらを選択するかは、作業するアプリケーションによって決まります。

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