「インスタンス逐次学習」とはどういう意味ですか？
目次
インスタンス増分学習ってのは、コンピュータプログラムが新しい情報を受け取るたびに学習する方法で、古いデータを再度見る必要がないんだ。この方法は、データが常に変わる状況、たとえば詐欺検出みたいな場面で役立つよ。
仕組み
たくさんの古いデータを集めて保存する代わりに、インスタンス増分学習は新しいデータをすぐに処理することに焦点を当ててるんだ。これによって、プログラムが変化にすぐ対応できて、メモリの使用量も少なくて済む。ただ、ほとんどのシステムは新しいデータにすぐラベルや答えがもらえるって前提で動いてるけど、実際の状況ではそうじゃないことが多いんだ。
課題
インスタンス増分学習の大きな問題の一つは、新しいデータのラベルが遅れることがあるってこと。詐欺検出みたいな場合では、学習が必要なときにシステムがいつも正しい答えを持っているわけじゃない。だから、同時にデータのバッチを見て学習する他の方法がよく使われるんだ。
重要なポイント
- インスタンス増分学習は、新しい情報を処理しながらプログラムが学ぶことを可能にする。
- 古いデータを保存しないから効率的だ。
- 即時のラベルを前提にするのが、実際のアプリケーションでの効果を制限する場合がある。
- ラベルがすぐに得られない時には、バッチ学習の方が良い結果を出すかもしれない。