Enseignement par lots
Approche d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle est entraîné sur l'ensemble de données en une seule fois, par opposition à l'apprentissage incrémentiel.
Définition
Un paradigme de formation dans lequel toutes les données disponibles sont traitées par lots de taille fixe à chaque époque. L'apprentissage par lots contraste avec les méthodes en ligne ou incrémentielles et convient aux ensembles de données stables. Cela nécessite une reconversion à partir de zéro lorsque de nouvelles données arrivent, ce qui peut nécessiter beaucoup de ressources. La gouvernance doit planifier des cycles de reconversion et gérer les coûts de calcul et de gestion des versions des données associés.
Exemple concret
Une équipe d'analyse du commerce de détail utilise l'apprentissage par lots pour réentraîner son modèle de prévision de la demande tous les dimanches : elle traite les données de vente de la semaine complète par lots nocturnes, recalibre le modèle et déploie la version mise à jour avant la réunion de planification opérationnelle de lundi.
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