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大量學習與線上學習：為您分解

DDD

Oct 19, 2024 am 06:14 AM

Batch vs Online Learning: Breaking It Down for You

好的，這是大量學習和線上學習的簡化版本。在批量學習中..系統一次學習完整的資料集，並且需要大量的計算資源並且系統被訓練和部署。這也稱為離線學習。

如果我們需要訓練新資料怎麼辦？
是的..如果我們必須提供新數據，我們必須從頭開始用新數據完全保留系統。然後新系統將取代舊版本。這是一個耗時的過程，隨著資料集的增加，所需的資源可能會變得昂貴且資源密集。

當涉及線上學習時，系統可能會在我們向系統提供資料時逐步從新資料中學習。然後，它在有限的計算下也能很好地工作。學習率決定了系統從數據中學習的速度。但它很快就會忘記舊的訊息。

然而，在線上資料訓練時…輸入有偏差的資料會隨著時間的推移降低效能。因此，有必要監控資料流和系統效能。

並且，最終選擇批量學習和線上學習取決於我們選擇使用的應用程式！

- 我計劃編寫與人工智慧和機器人相關的技術概念的簡化分解。一定要關注我！

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陳述

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