🔶یادگیری آنلاین (Online Learning)

در یادگیری ماشین به شیوه‌ای از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی گفته می‌شود که در آن مدل به صورت پیوسته و تدریجی با داده‌های جدید به‌روز می‌شود، به‌جای اینکه کل مجموعه داده‌ها را در یک مرحله آموزش دهد.

در یادگیری آنلاین، داده‌ها به صورت دنباله‌ای از نمونه‌ها به مدل می‌رسند و مدل به‌جای ذخیره کل داده‌ها، فقط از اطلاعات جاری استفاده می‌کند. این رویکرد برای کاربردهایی مناسب است که در آن‌ها داده‌ها به صورت مستمر وارد می‌شوند یا داده‌ها به قدری بزرگ هستند که نگهداری و پردازش کل آن‌ها ممکن نیست.

ویژگی‌ها و مزایای یادگیری آنلاین

۱. بروزرسانی مستمر مدل: مدل به مرور زمان با داده‌های جدید خود را تطبیق می‌دهد و در نتیجه تغییرات در داده‌ها را بهتر مدیریت می‌کند. این ویژگی در کاربردهایی مثل تشخیص اسپم، تشخیص تقلب و تحلیل احساسات کاربردی است، زیرا این داده‌ها مدام در حال تغییرند.

۲. صرفه‌جویی در حافظه: یادگیری آنلاین به مدل اجازه می‌دهد بدون نیاز به ذخیره و دسترسی به کل داده‌ها، یادگیری را ادامه دهد و مدل را به‌روز کند. این مسئله در زمانی که منابع محاسباتی محدود هستند یا داده‌ها بسیار بزرگ هستند اهمیت دارد.

۳. سرعت پاسخگویی: مدل‌های یادگیری آنلاین می‌توانند به سرعت داده‌های جدید را پردازش و در پاسخ‌دهی سریع‌تر عمل کنند. برای مثال، سیستم‌های توصیه‌گر که بر اساس فعالیت‌های کاربران به روز می‌شوند از یادگیری آنلاین بهره می‌برند تا پیشنهادات بهتری ارائه دهند.

🔶روش‌ها و الگوریتم‌های یادگیری آنلاین

روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی یادگیری آنلاین وجود دارد که به نوع مدل و پیچیدگی داده‌ها وابسته است. برخی از الگوریتم‌های پرکاربرد عبارتند از:

1-گرادیان نزولی تصادفی (Stochastic Gradient Descent): یکی از روش‌های محبوب برای تنظیم وزن‌های مدل در هر مرحله از داده‌های جدید.
2-درخت‌های تصمیم آنلاین: این روش‌ها درخت تصمیم را به‌طور پیوسته و با داده‌های جدید به‌روز می‌کنند.
3-مدل‌های احتمالاتی و فیلتر کالمن: برای کاربردهایی که داده‌ها به صورت سری زمانی وارد می‌شوند، این روش‌ها کمک می‌کنند مدل داده‌های جدید را به‌صورت پویا تحلیل کند.