オンライン学習は、データが逐次的に提供される環境で、リアルタイムにモデルを更新しながら学習を進める技術です。この手法は、バッチ学習とは異なり、新しいデータが到着するたびにモデルを再訓練します。ストリーミングデータやリアルタイム分析で重要な役割を果たします。
目次
重要性
オンライン学習は、データが常に変化する環境で特に重要です。たとえば、金融市場の変動をリアルタイムで予測するシステムや、継続的にデータが追加されるセンサーネットワークでの応用が挙げられます。この技術により、AIモデルが常に最新の情報を反映した状態で運用されます。
用語の使われ方
オンライン学習を実装するには、まずデータのストリーム処理を構築し、モデルが逐次的に更新されるよう設計します。代表的なアルゴリズムとして、オンラインSGD（確率的勾配降下法）やパーセプトロンがあります。Pythonのライブラリ（例：River、scikit-multiflow）を活用することで、効率的にシステムを構築できます。
