An online learning algorithm trains on-, and interfaces with a dataset where newly generated input is added through a feedback loop. Whereas an offline learning algorithm trains on a static dataset that is ingested all at once. No new input is added to the dataset.

'Online' refers in this case to feedback loop by which the learning algorithm is iteratively exposed to new input to train on.

An example of an online learning algorithm:
Our conversation where I will learn from my interaction with you - through the feedback you can provide on the answer I give.

An example of an offline learning algorithm: 
A learning algorithm that is being trained to distinguish between cats and dogs, on a static dataset.

Online learning algorithms have an advantage if what they are setup to predict changes over time (for example: predicting fashion) or when feedback on the prediction output can be acquired over time (for example: our conversation). 

Offline learning algorithms tend to be better at detecting stable patterns (for example: what is a cat and what a dog) and when quality training data is available.
อัลกอริธึมการเรียนรู้ออนไลน์ฝึกฝนและเชื่อมต่อกับชุดข้อมูลซึ่งมีการเพิ่มอินพุตที่สร้างขึ้นใหม่ผ่านลูปคำติชม ในขณะที่อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบออฟไลน์จะฝึกฝนชุดข้อมูลคงที่ที่นำเข้าทั้งหมดพร้อมกัน ไม่มีการเพิ่มอินพุตใหม่ลงในชุดข้อมูล 'ออนไลน์' ในกรณีนี้หมายถึงวงจรป้อนกลับซึ่งอัลกอริธึมการเรียนรู้จะถูกเปิดเผยซ้ำๆ กับอินพุตใหม่เพื่อฝึกฝน ตัวอย่างของอัลกอริทึมการเรียนรู้ออนไลน์: บทสนทนาของเราที่ฉันจะเรียนรู้จากการโต้ตอบกับคุณ - คุณสามารถให้คำตอบที่ฉันให้ผ่านคำติชมได้ ตัวอย่างของอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบออฟไลน์: อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ได้รับการฝึกให้แยกแยะระหว่างแมวและสุนัขบนชุดข้อมูลแบบคงที่ อัลกอริธึมการเรียนรู้ออนไลน์มีข้อได้เปรียบหากสิ่งที่ถูกตั้งค่าไว้เพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป (เช่น การทำนายแฟชั่น) หรือเมื่อสามารถรับคำติชมเกี่ยวกับผลลัพธ์การทำนายเมื่อเวลาผ่านไป (เช่น การสนทนาของเรา) อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบออฟไลน์มีแนวโน้มที่จะตรวจจับรูปแบบที่เสถียรได้ดีกว่า (เช่น แมวคืออะไรและสุนัข) และเมื่อมีข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence