バッチ学習
モデルが逐次学習ではなく、データセット全体を一度に学習する機械学習のアプローチです。
すべての利用可能なデータが各エポック中に固定サイズのバッチで処理されるトレーニングパラダイム。バッチ学習はオンラインまたはインクリメンタルな方法とは対照的で、安定したデータセットに適しています。新しいデータが到着した際には、初めから再訓練が必要となり、資源を集中的に消費する可能性があります。統治機構は再訓練サイクルをスケジュールし、関連する計算およびデータバージョン管理コストを管理する必要があります。
小売業のアナリティクスチームは毎週日曜日に需要予測モデルを再学習するためにバッチ学習を使用しています。チームは夜間に1週間分の販売データをバッチ処理し、モデルを再調整して、月曜日の運用計画会議の前に更新されたバージョンを展開します。
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