Machine learningMachine learning

Aprenentatge en línia

L'aprenentatge en línia és un paradigma d'aprenentatge automàtic en el qual un model s'actualitza incrementalment a mesura que arriba cada nou punt de dades, en lloc de ser entrenat una vegada sobre un conjunt de dades fix. És essencial quan les dades flueixen contínuament, l'emmagatzematge és limitat o la distribució subjacent canvia amb el temps. El rendiment teòric es mesura pel penediment acumulat en relació amb el millor predictor fix en retrospectiva.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+30 more

Fonts

  1. Shalev-Shwartz, S. (2011). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018
  2. Cesa-Bianchi, N. & Lugosi, G. (2006). Prediction, Learning, and Games. Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-84108-5

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Online Learning (Sequential / Incremental Machine Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/online-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateOnline Learning (Online Learning (Sequential / Incremental Machine Learning)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/machine-learning/online-learning · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026