Apprendimento Online
L'apprendimento online è un paradigma di machine learning in cui un modello viene aggiornato in modo incrementale man mano che arriva ogni nuovo punto dati, anziché essere addestrato una sola volta su un dataset fisso. È essenziale quando i dati fluiscono continuamente, lo spazio di archiviazione è limitato o la distribuzione sottostante cambia nel tempo. Le prestazioni teoriche sono misurate dal rimpianto cumulativo rispetto al miglior predittore fisso in retrospettiva.
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Fonti
- Shalev-Shwartz, S. (2011). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018 ↗
- Cesa-Bianchi, N. & Lugosi, G. (2006). Prediction, Learning, and Games. Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-84108-5
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Learning (Sequential / Incremental Machine Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-learning
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