トレーニング オンライン学習：データを取得しながら学習するAI
- オンライン学習とはオンライン学習は、機械学習の手法の一つで、データが一つずつ入力されるたびにモデルのパラメータを更新していくという特徴があります。従来のバッチ学習のように大量のデータをまとめて処理するのではなく、データが入力されるたびに逐次的に学習していくため、「逐次学習」と呼ばれることもあります。オンライン学習では、データの蓄積を待つことなく、データ取得と同時に学習を開始できるという利点があります。そのため、データの取得状況に合わせて学習を進めることができ、常に最新のデータに適応したモデルを構築することが可能です。また、オンライン学習は、メモリ使用量を抑えられるというメリットもあります。バッチ学習では、学習に使用するデータセット全体をメモリ上に展開する必要があるため、大規模なデータセットを扱う場合、膨大なメモリが必要となります。一方、オンライン学習では、一度に処理するデータは一つであるため、メモリ使用量を大幅に削減できます。これらの特徴から、オンライン学習は、リアルタイム性やデータの更新への対応が求められる分野、例えば、金融取引の予測、レコメンデーションシステム、スパムフィルターなど、幅広い分野で活用されています。
