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エージェント向けオンライン学習(OLA)
ドリフト、フィードバックループ、ロールバックのリスクを制御しながら、データストリームからモデルを逐次的に更新する手法
複雑さ: high学習と適応
In 30 seconds
- What
- ラベル付きデータのストリームでモデルを逐次的に再学習し、コンセプトドリフトを検知しながら更新をバージョン管理し、性能が落ちたらロールバックします。
- When to use
- 継続的なフィードバックを受ける本番の分類器やランキングモデルで、全履歴データによる再学習が現実的でない、あるいは安全でない場合。
- Watch out
- 遅れて届くラベルや順序の乱れたラベルは学習信号を壊します。更新の前にイベント順序を検証し、ラベルの訂正を明示的に扱ってください。
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