Stapelverarbeitung Lernen
Ein maschinelles Lernverfahren, bei dem das Modell auf einmal mit dem gesamten Datensatz trainiert wird, im Gegensatz zum inkrementellen Lernen.
Ein Trainingsparadigma, bei dem in jeder Epoche alle verfügbaren Daten in Batches fester Größe verarbeitet werden. Batch Learning steht im Gegensatz zu Online- oder inkrementellen Methoden und eignet sich für stabile Datensätze. Wenn neue Daten eintreffen, ist ein erneutes Training von Grund auf erforderlich, was ressourcenintensiv sein kann. Die Governance muss Retraining-Zyklen planen und die damit verbundenen Kosten für Rechenleistung und Datenversionierung steuern.
Ein Einzelhandels-Analytics-Team nutzt Batch Learning, um sein Modell zur Bedarfsprognose jeden Sonntag neu zu trainieren: Es verarbeitet die vollständigen Verkaufsdaten der Woche in nächtlichen Batches, kalibriert das Modell neu und stellt die aktualisierte Version vor der operativen Planungsbesprechung am Montag bereit.
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