Apprentissage par lot
Une approche d'apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur l'ensemble du jeu de données en une seule fois, par opposition à l'apprentissage incrémental.
Un paradigme d’entraînement dans lequel l’ensemble des données disponibles est traité en lots de taille fixe à chaque époque. L’apprentissage par lots s’oppose aux méthodes en ligne ou incrémentales et convient aux jeux de données stables. Il nécessite un réentraînement complet lorsque de nouvelles données arrivent, ce qui peut être exigeant en ressources. La gouvernance doit planifier les cycles de réentraînement et maîtriser les coûts associés de calcul et de gestion des versions des données.
Une équipe d’analyse du commerce de détail utilise l’apprentissage par lots pour réentraîner son modèle de prévision de la demande chaque dimanche : elle traite l’ensemble des données de ventes de la semaine en lots nocturnes, recalibre le modèle et déploie la version mise à jour avant la réunion de planification opérationnelle du lundi.
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