Online (w uczeniu maszynowym)

term_id: online

Category: basic_concepts

Definition

Uczenie online to paradygmat uczenia maszynowego, w którym model jest aktualizowany inkrementalnie w miarę napływu nowych punktów danych, a nie szkolony na statycznej partii danych naraz. Podejście to jest kluczowe dla aplikacji wymagających szybkiej adaptacji do zmieniających się wzorców danych.

Summary

Odnosi się do modeli uczenia maszynowego, które uczą się ciągle z nowych strumieni danych w czasie rzeczywistym bez konieczności ponownego trenowania od podstaw.

Key Concepts

  • Uczenie inkrementalne
  • Strumień danych
  • Adaptacja w czasie rzeczywistym
  • Porównanie partii vs. online

Use Cases

  • Wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym
  • Prognozowanie cen akcji
  • Spersonalizowane systemy rekomendacyjne

Code Example

1
2
3
4

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

Related