Stapelverarbeitung Lernen
Ein maschinelles Lernverfahren, bei dem das Modell auf einmal mit dem gesamten Datensatz trainiert wird, im Gegensatz zum inkrementellen Lernen.
Ein Schulungsparadigma, bei dem alle verfügbaren Daten während jeder Epoche in festgelegten Chargen verarbeitet werden. Das Batch-Lernen steht im Gegensatz zu Online- oder inkrementellen Methoden und ist für stabile Datensätze geeignet. Es erfordert ein Neulernen von Grund auf, wenn neue Daten eintreffen, was ressourcenintensiv sein kann. Die Governance muss die Neulernzyklen planen und die damit verbundenen Computer- und Datenversionierungskosten verwalten.
Ein Einzelhandels-Analytikteam verwendet Batch-Learning, um sein Nachfrageprognosemodell jeden Sonntag neu zu trainieren: Es verarbeitet die Verkaufsdaten der gesamten Woche in nächtlichen Chargen, kalibriert das Modell neu und setzt die aktualisierte Version vor der operativen Planungsbesprechung am Montag ein.
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