Aprendizagem Online Regularizada
A aprendizagem online regularizada estende o paradigma da aprendizagem online ao incorporar uma penalidade de regularização em cada atualização de peso, controlando a complexidade do modelo ao processar dados um exemplo de cada vez. Algoritmos como Follow-the-Regularized-Leader (FTRL) e Regularized Dual Averaging (RDA) tornam essa abordagem prática em grande escala, permitindo modelos esparsos e bem calibrados em dados de streaming.
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Fontes
- Xiao, L. (2010). Dual Averaging Methods for Regularized Stochastic and Online Optimization. Journal of Machine Learning Research, 11, 2543–2596. link ↗
- Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Online Learning (Online Learning with Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/regularized-online-learning
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