Machine learningMachine learning

Tiešsaistes pārsūtīšanas mācīšanās

Tiešsaistes pārsūtīšanas mācīšanās (OTL) paplašina pārsūtīšanas mācīšanos secīgiem, plūstošiem iestatījumiem: tā vietā, lai apmācītos uz fiksētu datu kopu, modelis apstrādā piemērus pa vienam un vienlaikus izmanto zināšanas no saistītas avota domēnas, lai uzlabotu prognozes mērķa domēnā, iepriekš neprasot lielas iezīmētas mērķa datu kopas.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  1. Zhao, P., & Hoi, S. C. H. (2010). OTL: A Framework of Online Transfer Learning. In Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning (ICML 2010), pp. 1231–1238. Omnipress. link
  2. Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/machine-learning/online-transfer-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
ScholarGateOnline Transfer learning (Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/machine-learning/online-transfer-learning · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026