AI-900重要概念比較
バッチ学習（Batch Learning）とオンライン学習（Online Learning）の主な違いについて、最も適切な説明はどれか？
A.バッチ学習は全データで一度に学習し、オンライン学習はデータを逐次受け取りながら継続的に学習する← 正解
✓ 正解です。バッチ学習は全データを一括処理してモデルを更新し、オンライン学習は新データが到着するたびにリアルタイムで学習を進めます。
B.オンライン学習の方がバッチ学習より常に精度が高い
✗ 誤りです。精度はシステム設計とデータ特性に依存し、どちらが優れているかはユースケース次第です。
C.バッチ学習はリアルタイムシステムに最適であり、オンライン学習はバッチ処理に使われる
✗ 誤りです。むしろオンライン学習がストリーミングデータやリアルタイムシステムに最適です。
D.オンライン学習は大規模データセットには使用できない
✗ 誤りです。オンライン学習は大規模ストリーミングデータの処理に特に適しています。
この問題のポイント
バッチ学習は全データを一括処理してモデルを更新し、オンライン学習は新データが到着するたびにリアルタイムで学習を進めます。
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