Pemelajaran mesin daring
| Bagian dari seri |
| Pemelajaran mesin dan Penggalian Data |
|---|
 |
Dalam ilmu komputer, pemelajaran mesin daring (bahasa Inggris: online machine learning atau online learning) adalah suatu paradigma dalam pemelajaran mesin yang menekankan pembaruan atau penyesuaian model secara dinamis seiring dengan masuknya data baru secara real-time. [1] Dalam metode ini, pemelajar bertujuan untuk mempelajari dan meningkatkan prediktor terbaik untuk data masa depan pada setiap langkah, berbeda dengan pemelajaran lompok (batch learning) yang menggunakan seluruh himpunan data pelatihan sekaligus. Pemelajaran mesin daring umumnya digunakan ketika tidak memungkinkan secara komputasional untuk melakukan proses pelatihan di keseluruhan data himpunan sehingga memerlukan algoritma out-of-core. Selain itu, metode ini juga diterapkan dalam kondisi ketika algoritma perlu beradaptasi secara dinamis dengan pola-pola baru dalam data, atau ketika data itu sendiri dihasilkan sebagai fungsi waktu, misalnya, prediksi harga saham. Namun, perlu dicatat bahwa algoritma pemelajaran daring dapat menghadapi tantangan seperti catastrophic interference, suatu fenomena dengan pemelajaran informasi baru menghapus pengetahuan yang sudah diperoleh sebelumnya. Masalah ini dapat diatasi dengan menggunakan pendekatan incremental learning, memungkinkan algoritma untuk belajar dan beradaptasi secara iteratif tanpa mengakibatkan gangguan yang signifikan pada pola-pola yang telah dipelajari sebelumnya.
Lihat juga
Paradigma pemelajaran
- Pemelajaran bertahap
- Lazy learning
- Pemelajaran luring, kebalikan pemelajaran mesin daring
- Pemelajaran kukuh
- Multi-armed bandit
- Pemelajaran terarah
Algoritma umum
Learning models
- Teori Resonansi Adaptif
- Hierarchical temporal memory
- Algoritme k tetangga terdekat
- Learning vector quantization
- Perseptron
Referensi
- ^ Hoi, Steven C. H.; Sahoo, Doyen; Lu, Jing; Zhao, Peilin (2021-10-12). "Online learning: A comprehensive survey". Neurocomputing. 459. doi:10.1016/j.neucom.2021.04.112.