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オンライン学習

オンライン学習

オンライン学習とはランダムなデータ一つを投入してモデル更新を繰り返す手法です。

この手法のメリットは一つずつのデータを利用するため、計算コストが低い点、随時モデルを更新しなければならない株価などにも対応が可能である点です。デメリットとしては一つずつのデータにおいてパラメータが更新されるため、モデルが安定しにくいという点、異常なデータが含まれているとそのデータによって悪影響を受けやすいという点が挙げられます。

クイズ

モデルの学習手法に関して、オンライン学習やバッチ学習、ミニバッチ学習がある。オンライン学習の欠点として、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    オンライン学習はデータをランダムに一つずつ学習し、そのたびモデルを更新します。そのため株価予測等のリアルタイムでのモデル更新が求められるタスクには適用しやすいものの、異常なデータにモデルの性能が引っ張られてしまうこともあり、ミニバッチ学習やバッチ学習と比較して学習が安定しません。

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