배치 학습(오프라인 학습)의 정의

핸즈온 머신러닝2

배치 학습은 실시간 학습 과 반대로 점진적(실시간)으로 학습할 수 없다.

훈련 데이터를 통해 훈련하고 제품 시스템에 적용하여 추가적인 학습은 없다.

배치 학습의 특징

  • 새로운 데이터를 학습하기 위해서는 전체 데이터를 사용하여 시스템의 새로운 버전을 처음부터 다시 훈련해야한다.
    • 파이프라인 덕분에 전체 과정을 쉽게 자동화 할 수 있다.
    • 하지만 시간이 적게 걸리는건 아니므로 보통 24시간마다 또는 매주 시스템을 훈련시킨다.

실시간 학습 을 고려해야할 때

  • 시스템이 빠르게 변화하는 데이터 적응해야 할 때
  • 대량의 데이터를 가지고 있을 때
  • 자원이 제한된 시스템 (화성 탐사 로봇, 스마트폰)이 스스로 학습해야 할 때 많은 양의 훈련 데이터를 나르고 학습을 위해 매일 몇시간씩 자원을 사용할 경우
참고문헌

1) 오렐리앙 제롱 (Aurelien Geron), Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow 핸즈온 머신러닝 2판, 박해선, 오라일리, 한빛미디어(주)(2021년 5판), 42p