Hiji algoritma learning online ngalatih on, sarta panganteur jeung dataset mana input anyar dihasilkeun ditambahkeun ngaliwatan loop feedback. Sedengkeun hiji algoritma learning offline ngalatih dina dataset statis nu diinum sakabeh sakaligus. euweuh input anyar ditambahkeun ka dataset. 'Online' di dieu nujul kana loop feedback ku nu algoritma learning ieu iteratively kakeunaan input anyar pikeun latihan. Conto algoritma learning online: paguneman urang dimana kuring bakal diajar ti interaksi kuring jeung anjeun - ngaliwatan feedback Anjeun bisa nyadiakeun dina jawaban mah. Conto algoritma learning offline: A learning algorithm nu keur dilatih pikeun misahkeun antara ucing jeung anjing, dina dataset statis. algoritma learning online boga kaunggulan lamun aranjeunna diatur pikeun ngaduga parobahan waktu (contona: naon data sadia) atawa naon feedback on output waktu bisa diprediksi (contona: pikeun ngamutahirkeun kualitas learning offline) jeung
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence