インスタント学習の理解

インスタント学習とは、最初に多数のデータサンプルをオフラインで収集し、オンラインでモデリングしながら予測することです。オンラインの場合、新しいサンプルが到着したら、まずデータベースにアクセスしてサンプルに類似したサンプルを見つけ、次にこれらの類似したサンプルを使用してモデルを構築し、モデリング後に新しいサンプルを入力して予測出力を取得します。予測出力が取得された後、モデルはすぐに破棄され、新しいサンプルの同様のサンプルが同じ方法でモデル化され、予測が実行されます。