Pembelajaran Dalam Talian Terregulasi

Pembelajaran dalam talian terregulasi memperluas paradigma pembelajaran dalam talian dengan menggabungkan penalti regularisasi ke dalam setiap kemas kini berat, mengawal kerumitan model semasa memproses data satu contoh pada satu masa. Algoritma seperti Follow-the-Regularized-Leader (FTRL) dan Regularized Dual Averaging (RDA) menjadikan pendekatan ini praktikal pada skala, membolehkan model yang jarang dan terkalibrasi dengan baik pada data aliran.