Aprendizaje sin conexión

El aprendizaje fuera de línea es un método de entrenamiento de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena con un conjunto de datos fijo que no se actualiza durante el proceso de aprendizaje. ^{[ 1 ]} Este conjunto de datos se recopila previamente y el aprendizaje suele realizarse en modo por lotes (es decir, el modelo se actualiza utilizando lotes de datos, en lugar de un único par de entrada-salida a la vez). Una vez entrenado el modelo, puede realizar predicciones sobre datos nuevos y desconocidos.

En el aprendizaje en línea , solo se conoce el conjunto de elementos posibles, mientras que en el aprendizaje fuera de línea, el alumno también conoce el orden en que se presentan. ^{[ 2 ]}

• Aprendizaje automático en línea
• aprendizaje incremental