モデル更新

- オンライン学習とはオンライン学習とは、データが少しずつ、または次々に届く状況下でも、そのデータの流れに沿ってモデルを更新していく学習方法です。大量のデータを一度に処理するのではなく、一つずつデータを取り込んで、その度にモデルを微調整していきます。従来のバッチ学習では、学習用のデータ全体を事前に用意する必要があり、新しいデータが入ってくるたびにモデル全体を学習し直す必要がありました。しかしオンライン学習では、データが到着するたびにモデルを少しずつ更新するため、常に最新のデータに適応した状態を保つことができます。この特徴は、絶えず変化するデータを扱う場合に特に有効です。例えば、刻一刻と変化する金融市場のデータ分析、ユーザーの行動パターンをリアルタイムに反映するレコメンドシステム、新しい種類のスパムメールに即座に対応するスパムフィルターなど、様々な分野で応用されています。オンライン学習は、まるで川を流れ落ちる水のように、絶え間なく変化するデータに対応できる柔軟性を持っていると言えるでしょう。