34
правки
Изменения
Новая страница: «'''Обучение в реальном времени''' (англ. ''online machine learning'') {{---}} вид машинного обучения, при ко…»
'''Обучение в реальном времени''' (англ. ''online machine learning'') {{---}} вид машинного обучения, при котором данные поступают в последовательном порядке и используются для обновления лучшего предсказания на каждом шаге.
== Общая информация ==
[[Файл:Пример.jpg]]
Алгоритмы пакетного обучения обладают рядом критических недостатков из-за необходимости обучать модель с нуля при получении новых данных: низкая эффективность по времени и памяти, плохая масштабируемость для крупных систем. Онлайн-обучение преодолевает эти проблемы, поскольку модель обновляется на основе поступающих в каждый момент времени данных. Благодаря этому, алгоритмы онлайн-обучения гораздо более эффективны в приложениях, где данные не только имеют большой размер, но и поступают с высокой скоростью.
При онлайн-обучении для построения модели необходим один проход по данным, что позволяет не сохранять их для последующего доступа в процессе обучения и использовать меньший объем памяти. Обработка одного объекта за раз также значительно упрощает реализацию алгоритма онлайн-обучения. Однако изменение вида входных данных, выход сервера из строя и многие другие причины могут привести к прекращению корректной работы системы. Оценить качество работы системы при онлайн-обучении сложнее, чем при пакетном: не возможности получить репрезентативный тестовый набор данных.
== Общая информация ==
[[Файл:Пример.jpg]]
Алгоритмы пакетного обучения обладают рядом критических недостатков из-за необходимости обучать модель с нуля при получении новых данных: низкая эффективность по времени и памяти, плохая масштабируемость для крупных систем. Онлайн-обучение преодолевает эти проблемы, поскольку модель обновляется на основе поступающих в каждый момент времени данных. Благодаря этому, алгоритмы онлайн-обучения гораздо более эффективны в приложениях, где данные не только имеют большой размер, но и поступают с высокой скоростью.
При онлайн-обучении для построения модели необходим один проход по данным, что позволяет не сохранять их для последующего доступа в процессе обучения и использовать меньший объем памяти. Обработка одного объекта за раз также значительно упрощает реализацию алгоритма онлайн-обучения. Однако изменение вида входных данных, выход сервера из строя и многие другие причины могут привести к прекращению корректной работы системы. Оценить качество работы системы при онлайн-обучении сложнее, чем при пакетном: не возможности получить репрезентативный тестовый набор данных.
