Online

term_id: online

Category: basic_concepts

Definition

L’apprendimento online è un paradigma di machine learning in cui il modello viene aggiornato incrementalmente man mano che arrivano nuovi punti dati, anziché essere addestrato su un batch statico di dati tutto in una volta. Questo approccio è cruciale per applicazioni che richiedono adattabilità immediata a cambiamenti nei dati.

Summary

Si riferisce a modelli di machine learning che imparano continuamente da nuovi flussi di dati in tempo reale senza dover essere riaddestrati da zero.

Key Concepts

  • Apprendimento Incrementale
  • Dati in Streaming
  • Adattamento in Tempo Reale
  • Batch vs. Online

Use Cases

  • Rilevamento delle frodi in tempo reale
  • Previsione dei prezzi delle azioni
  • Sistemi di raccomandazione personalizzati

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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