Online machine learning là gì?

Trong máy học (machine learning), học máy trực tuyến (online machine learning) là một phương pháp học máy trong đó dữ liệu có sẵn theo thứ tự tuần tự và được sử dụng để cập nhật predictor tốt nhất cho dữ liệu trong tương lai ở mỗi bước, trái ngược với các kỹ thuật học hàng loạt (batch learning) tạo ra predictor tốt nhất bằng cách học trên toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện (training data) cùng một lúc. Học máy trực tuyến (online machine learning) là một kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong các lĩnh vực học máy mà việc huấn luyện (train) trên toàn bộ tập dữ liệu là không khả thi về mặt tính toán, đòi hỏi phải có các thuật toán out-of-core (out-of-core algorithm). Nó cũng được sử dụng trong các tình huống cần thuật toán thích ứng động với các mẫu mới trong dữ liệu hoặc khi bản thân dữ liệu được tạo ra dưới dạng một hàm của thời gian, ví dụ: dự đoán giá cổ phiếu (stock price prediction). Các thuật toán học máy trực tuyến (online machine learning) có thể dễ bị catastrophic interference, một vấn đề có thể được giải quyết bằng cách tiếp cận học tiệm tiến (incremental learning).