Batch Learning

Definição Básica

Técnica de aprendizado onde o modelo é treinado em grandes conjuntos de dados de uma só vez, processando os dados em lotes.

Definição Detalhada

No Batch Learning, o modelo é alimentado com um conjunto completo de dados durante o treinamento, e o aprendizado ocorre em intervalos regulares, ao invés de ser contínuo. Esse método é eficiente para lidar com grandes volumes de dados, mas não permite adaptações rápidas com novos dados em tempo real. É ideal para cenários onde os dados não mudam com frequência.

Exemplos Práticos

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()

# Treinamento com lote de dados

model.fit(X_train, y_train)

Imagens Ilustrativas

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Definição Detalhada

Exemplos Práticos