Aprendizaje en línea regularizado

El aprendizaje en línea regularizado extiende el paradigma del aprendizaje en línea incorporando una penalización de regularización en cada actualización de pesos, controlando la complejidad del modelo mientras se procesan los datos un ejemplo a la vez. Algoritmos como Follow-the-Regularized-Leader (FTRL) y Regularized Dual Averaging (RDA) hacen que este enfoque sea práctico a escala, permitiendo modelos dispersos y bien calibrados en datos de transmisión.