Online

term_id: online

Category: basic_concepts

Definition

Online-Lernen ist ein Machine-Learning-Paradigma, bei dem das Modell inkrementell aktualisiert wird, wenn neue Datenpunkte eintreffen, anstatt auf einmal auf einem statischen Batch von Daten trainiert zu werden. Dieser Ansatz ist entscheidend für dynamische Umgebungen.

Summary

Bezieht sich auf Machine-Learning-Modelle, die kontinuierlich aus neuen Datenströmen in Echtzeit lernen, ohne von Grund auf neu trainiert zu werden.

Key Concepts

  • Inkrementelles Lernen
  • Streaming-Daten
  • Echtzeit-Anpassung
  • Batch vs. Online

Use Cases

  • Betrugserkennung in Echtzeit
  • Vorhersage von Aktienkursen
  • Personalisierte Empfehlungssysteme

Code Example

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from sklearn.linear_model import SGDClassifier
model = SGDClassifier()
# Simulate online learning with partial_fit
model.partial_fit(X_batch, y_batch, classes=[0, 1])

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