批量学习与在线学习：为您分解

好的，这是批量学习和在线学习的简化版。在批量学习中..系统一次学习完整的数据集，并且需要大量的计算资源并且系统被训练和部署。这也称为离线学习。

如果我们需要训练新数据怎么办？
是的..如果我们必须提供新数据，我们必须从头开始用新数据完全保留系统。然后新系统将取代旧版本。这是一个耗时的过程，并且随着数据集的增加，所需的资源可能会变得昂贵且资源密集。

当涉及到在线学习时，系统可能会在我们向系统提供数据时逐步从新数据中学习。然后，它在有限的计算下也能很好地工作。学习率决定了系统从数据中学习的速度。但它很快就会忘记旧的信息。

然而，在在线数据训练时......输入有偏差的数据可能会随着时间的推移降低性能。因此，有必要监控数据流和系统性能。

并且，最终选择批量学习和在线学习取决于我们选择使用的应用程序！

- 我计划编写与人工智能和机器人相关的技术概念的简化分解。一定要关注我！