Batch Learning과 Online Learning은 기계 학습(머신 러닝) 알고리즘의 학습 방식을 설명하는 두 가지 주요 패러다임입니다.

이 두 방식의 주요 차이점은 데이터 처리 및 모델 업데이트의 타이밍과 방식입니다.

1. Batch Learning (일괄 학습):

• Batch Learning은 모델을 학습하기 위해 전체 데이터셋을 사용하는 방식입니다.
• 데이터를 일정한 크기의 배치(batch)로 나누고, 각 배치에서 모델을 업데이트합니다.
• 전체 데이터셋에 대한 모델 학습이 완료된 후에야 예측 모델이 생성됩니다.
• Batch Learning은 정확한 모델 학습이 가능하며, 전체 데이터를 한 번에 처리할 수 있는 경우에 유용합니다.
• 그러나 대규모 데이터셋이나 실시간 데이터에는 적합하지 않을 수 있습니다.

2. Online Learning (온라인 학습 또는 Incremental Learning):

• Online Learning은 모델을 점진적으로 학습하는 방식입니다.
• 데이터가 도착하는 대로 모델을 업데이트하고 예측을 생성합니다.
• 주로 실시간 데이터 스트림과 같이 연속적으로 생성되는 데이터에 적합합니다.
• Online Learning은 모델의 변화를 실시간으로 반영할 수 있어 실시간 예측 및 의사결정에 유용합니다.
• 그러나 모델이 완전히 안정화되기 전에 예측이 일어날 수 있으므로 주의가 필요합니다.

Batch Learning과 Online Learning의 선택은 데이터의 특성, 응용 프로그램의 요구사항 및 시간과 리소스의 제약에 따라 다를 수 있습니다.

일괄 처리 방식은 모델 학습에 더 많은 리소스를 필요로 하며, 주어진 데이터를 한 번에 처리해야 하는 경우에 적합합니다.

반면 온라인 학습은 실시간 데이터 처리와 모델 업데이트에 적합하며, 새로운 데이터가 계속 생성되는 상황에서 유용합니다.

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