Learning offline jeung learning online téh dua pendekatan béda dina pembelajaran mesin. learning offline ngarujuk kana prosés learning nu lumangsung tanpa interaksi jeung lingkungan. dina learning offline, sadaya data latihan aya sadia ka algoritma sateuacanna, sarta algoritma latihan dina data ieu pikeun ngahasilkeun model. model ieu lajeng bisa dipaké pikeun nyieun prediksi dina data anyar, teu katempo. conto algoritma learning offline kaasup regresi linier, tangkal kaputusan, jeung tatangga k-deukeut. learning online, di sisi séjén, ngarujuk kana prosés learning nu lumangsung dina real-time jeung ngalibetkeun interaksi jeung lingkungan. dina learning online, algoritma nampi data anyar leuwih waktos sarta ngamutahirkeun modél na dumasar kana data ieu. algoritma ieu bisa diajar jeung adaptasi kana parobahan di distribusi sakumaha eta narima data anyar. conto data neural algoritma kaasup data, ngagunakeun algoritma learning online jeung ngagunakeun algoritma learning online, sarta ngagunakeun hiji modél learning
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence