オフラインとオンライン学習アルゴリズムの違いは何ですか？
オンライン学習アルゴリズムは、フィードバックループを介して新たに生成された入力が追加されるデータセットをオンにし、インターフェイスをトレーニングします。一方、オフライン学習アルゴリズムは、一度に摂取される静的データセットでトレーニングします。データセットに新しい入力は追加されていません。

「オンライン」とは、この場合、学習アルゴリズムがトレーニングする新しい入力に繰り返しさらされるフィードバックループを指します。

オンライン学習アルゴリズムの例：
私があなたとのやり取りから学ぶ私たちの会話 - 私が与える答えにあなたが提供できるフィードバックを通して。

オフライン学習アルゴリズムの例：
静的データセットで、猫と犬を区別するために訓練されている学習アルゴリズム。

オンライン学習アルゴリズムは、時間の経過に伴う変化を予測するために設定されている場合（たとえば：ファッションの予測）、または予測出力に関するフィードバックが時間の経過とともに取得できる場合（例：会話）。

オフライン学習アルゴリズムは、安定したパターン（たとえば、猫とは何か、犬とは何か）や質の高いトレーニングデータが利用可能な時期を検出するのに優れている傾向があります。