在线机器学习（也称为增量或核心外学习）模型不断从新输入中学习，这有助于它们适应变化和新兴趋势。这使得它们适合于高度动态的用例，如客户情绪分析、自动驾驶汽车决策和金融市场分析。
传统的机器学习模型使用预定义数据训练。在线机器学习模型，而是从新数据中持续学习，不断改进响应和输出。
它是什么？
在线机器学习是一种使用恒定的实时数据流培训模型的方法。该模型学习，因为每个新的单独数据点都流入，不断提高其输出的质量和相关性。
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在使用条件不断变化的情况下，它特别有用。例如，如果您培训了使用固定的数据集对您的产品的模型来了解客户的情绪，则无法准确地从关于新产品的讨论中的意义，或者来自客户之间的新谈话主题。
在线机器学习提高了自动车辆和医疗监测等时隙用例的效率和适应性，并通过轻松更新模型而无法从头开始重新培训它们来降低运营成本。
什么是你的？
人在线机器学习可以提高您近实时地从客户数据中获取见解的能力，使您能够改进决策。
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更重要的是，如果需要进行重大更新，在线学习消除了从头开始重新训练模型的必要性。这意味着您可以更快地扩展模型，与传统的机器学习方法相比，节省您的资源和资源。
如果您希望用于训练机器学习模型的数据发生显著变化，或者您正在使用实时数据，例如客户行为数据，那么这使得在线学习成为一个合理的选择。
在线机器学习对您的客户和合作伙伴也非常有益。例如，通过分析实时数据，您可以提供多达二次的洞察力和大规模的个性化客户体验。
取舍是什么？
在线机器学习并不总是简单。由于其动态性质，它可以通过使用固定数据来导致您能够从第一天计算的潜在复杂性。
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这种方法不适合所有用例，并且在线方法可能难以维护。例如，您可能会发现损坏或不稳定的数据正在影响您的模型并教授它的坏习惯，这可能导致昂贵的停机时间和负面的用户体验。
为了确保一致的高质量模型，您需要不断监控数据的质量，这可能不适用于没有必要工具或资源的企业。
如何使用它？
在线机器学习目前用于娱乐扇区中的流媒体分析，使流平台能够根据实时客户行为提供个性化建议。
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在所有依赖数据分析来提供个性化服务体验的行业中都可以看到相同的用例。例如，在零售业中，购物者行为通常用于告知愿望清单、产品推荐和广告。
其他常用用例包括动态电子商务定价，个性化营销内容创建，欺诈检测，甚至是AI动力的语音助理 - 在他们了解更多关于用户参与的情况下，他们的行为模仿了他们的行为。
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