大量學習與線上學習:為您分解
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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