Estoy interpretando su pregunta en línea, como en el aprendizaje interactivo y en línea: el aprendizaje en línea es un escenario común en el aprendizaje automático en el que el sistema interactúa con los usuarios. Como ejemplo, las imágenes que tiene tienen un sistema de Machine Learning que recomienda anuncios basados en sus consultas de búsqueda. Este sistema debería poder aprender a medida que el usuario interactúa con el sistema y recibe comentarios basados en el comportamiento (ya sea que el usuario haga clic en el anuncio o no). Este feedback puede ser utilizado por el algoritmo para actualizarse y mejorarse constantemente. Esto se llama aprendizaje en línea y, de hecho, se usa mucho en la industria en sistemas de recomendación, motores de búsqueda, etc.
Varios algoritmos de aprendizaje en línea existen hoy. El más común es el Descenso de gradiente en línea, que esencialmente es como el descenso de gradiente estocástico. Esto se puede aplicar naturalmente a problemas como la regresión logística y las redes neuronales también. La idea también se conoce como ajuste fino en la comunidad de visión, donde el modelo toma los pesos de entrada y los ajustes finos y adapta los parámetros.
- ¿Qué harías? ¿Cuál hubiera sido tu estrategia si hubieras tenido la oportunidad de volver a comenzar la programación de aprendizaje?
- ¿Qué es un algoritmo para generar todos los gráficos?
- ¿Cuáles son las desventajas de las funciones recursivas?
- Cómo encontrar si un número dado es primo o no
- ¿Qué tan útil es el algoritmo genético?
