ऑनलाइन मशीन लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग (एमएल) है जो वास्तविक या निकट-वास्तविक समय में नए इनपुट को संसाधित करके लगातार प्रदर्शन में सुधार करती है।
ऑनलाइन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना अक्सर बैच लर्निंग एल्गोरिदम से की जाती है। बैच लर्निंग एल्गोरिदम स्थिर हैं - वे मॉडल के उत्पादन में जाने से पहले परिणामों को प्रशिक्षित करने और मान्य करने के लिए बड़े डेटा सेट का उपयोग करते हैं। इसके विपरीत, जैसे ही नया डेटा उपलब्ध होता है, ऑनलाइन लर्निंग एल्गोरिदम को क्रमिक रूप से प्रशिक्षित किया जाता है।
इसे ऑनलाइन मशीन लर्निंग कहा जाता है क्योंकि एमएल प्रोग्रामिंग को एक ऐसे नेटवर्क से जोड़ा जाना चाहिए जो एक गतिशील इनपुट स्ट्रीम प्रदान करता हो।
ऑनलाइन मशीन लर्निंग के साथ, यह थोड़ा अलग है। मशीन लर्निंग प्रोग्राम एक निर्माण वातावरण में सेंसर से वास्तविक समय की जानकारी ले सकता है, या इंटरनेट पर उपयोगकर्ताओं से टेक्स्ट इनपुट, या कुछ और जो वास्तविक समय में इनपुट के रूप में आता है। मशीन लर्निंग प्रोग्राम इन रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीम से निपटने और परिणाम देने के लिए बनाया गया है। ऑनलाइन मशीन लर्निंग कई क्षेत्रों और उद्योगों में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अधिक सक्षम बनाने में मदद कर सकता है।
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