Offline learning and online learning are two different approaches in machine learning.

Offline learning refers to a learning process that takes place without any interactions with the environment. In offline learning, all of the training data is available to the algorithm beforehand, and the algorithm trains on this data to produce a model. This model can then be used to make predictions on new, unseen data. Examples of offline learning algorithms include linear regression, decision trees, and k-nearest neighbors.

Online learning, on the other hand, refers to a learning process that takes place in real-time and involves interactions with the environment. In online learning, the algorithm receives new data over time and updates its model based on this data. The algorithm is able to learn and adapt to changes in the data distribution as it receives new data. Examples of online learning algorithms include neural networks, support vector machines, and reinforcement learning.

In summary, the main difference between offline and online learning is that offline learning algorithms use all of the training data beforehand to train a model, while online learning algorithms receive new data over time and update their model based on this data.
การเรียนรู้แบบออฟไลน์และการเรียนรู้ออนไลน์เป็นสองแนวทางที่แตกต่างกันในการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้แบบออฟไลน์หมายถึงกระบวนการเรียนรู้ที่เกิดขึ้นโดยไม่มีการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อม ในการเรียนรู้แบบออฟไลน์ ข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดจะมีให้สำหรับอัลกอริธึมล่วงหน้า และอัลกอริธึมจะฝึกฝนข้อมูลนี้เพื่อสร้างแบบจำลอง โมเดลนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ ตัวอย่างของอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบออฟไลน์ ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้น แผนผังการตัดสินใจ และเพื่อนบ้านที่อยู่ใกล้ที่สุด ในทางกลับกัน การเรียนรู้ออนไลน์หมายถึงกระบวนการเรียนรู้ที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์และเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อม ในการเรียนรู้ออนไลน์ อัลกอริทึมจะได้รับข้อมูลใหม่เมื่อเวลาผ่านไปและอัปเดตโมเดลตามข้อมูลนี้ อัลกอริธึมสามารถเรียนรู้และปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในการกระจายข้อมูลเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ ตัวอย่างของอัลกอริทึมการเรียนรู้ออนไลน์ ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โดยสรุป ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างการเรียนรู้แบบออฟไลน์และออนไลน์ก็คือ อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบออฟไลน์จะใช้ข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดล่วงหน้าเพื่อฝึกฝนโมเดล ในขณะที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ออนไลน์จะได้รับข้อมูลใหม่เมื่อเวลาผ่านไป และอัปเดตโมเดลตามข้อมูลนี้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence