Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Pembelajaran Berkelompok vs Dalam Talian: Memecahkannya untuk Anda

Pembelajaran Berkelompok vs Dalam Talian: Memecahkannya untuk Anda

DDD
DDDasal
2024-10-19 06:14:01718semak imbas

Batch vs Online Learning: Breaking It Down for You

ok, berikut ialah versi ringkas pembelajaran kelompok dan pembelajaran dalam talian. dalam pembelajaran kelompok.. sistem mempelajari set lengkap data sekaligus, juga memerlukan banyak sumber pengkomputeran dan sistem dilatih dan digunakan. ini juga dipanggil pembelajaran luar talian.

bagaimana jika kita perlu melatih data baharu??
yep.. jika kita perlu menyuap data baru, kita perlu mengekalkan sepenuhnya sistem dengan data baru dari awal. sistem baru kemudian menggantikan versi lama. ini memakan masa dan dengan peningkatan dalam set data, sumber yang diperlukan boleh menjadi mahal dan intensif sumber.

dan apabila ia berkaitan dengan pembelajaran dalam talian, sistem mungkin belajar daripada data baharu secara berperingkat semasa kami menyuap sistem. dan kemudian, ia juga berfungsi dengan baik dengan pengiraan terhad. kadar pembelajaran menentukan seberapa cepat sistem belajar daripada data.. tetapi ia boleh melupakan maklumat lama dengan cepat.

bagaimanapun, semasa berlatih dalam data dalam talian.. memberi data berat sebelah boleh mengurangkan prestasi dari semasa ke semasa. jadi, adalah perlu untuk memantau aliran data dan prestasi sistem.

dan akhirnya memilih pembelajaran kelompok dan pembelajaran dalam talian bergantung pada aplikasi yang kami pilih untuk diusahakan!

- Saya merancang untuk menulis pecahan ringkas konsep teknikal yang berkaitan dengan AI dan robotik. Pastikan anda mengikuti saya!

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran Berkelompok vs Dalam Talian: Memecahkannya untuk Anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn