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面向智能体的在线学习(OLA)
在控制漂移、反馈回路和回滚风险的同时，基于数据流对模型进行增量更新
复杂度: high学习与适应
In 30 seconds
- What
- 在带标签的数据流上增量重训模型，同时检测概念漂移、为每次更新做版本管理，并在性能下降时回滚。
- When to use
- 持续接收反馈的生产环境分类器或排序模型，且在全部历史数据上重训并不可行或不够安全时。
- Watch out
- 延迟到达或乱序的标签会污染训练信号；在更新之前，先校验事件顺序并显式处理标签修正。
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