オフライン学習とオンライン学習は、機械学習における2つの異なるアプローチです。

オフライン学習とは、環境とのやり取りなしに行われる学習プロセスを指します。オフライン学習では、すべてのトレーニングデータが事前にアルゴリズムで利用でき、アルゴリズムはこのデータをトレーニングしてモデルを作成します。このモデルを使用して、新しい目に見えないデータを予測することができます。オフライン学習アルゴリズムの例には、線形回帰、意思決定ツリー、およびK-nearest Neighberが含まれます。

一方、オンライン学習とは、リアルタイムで行われ、環境とのやり取りを伴う学習プロセスを指します。オンライン学習では、アルゴリズムは時間の経過とともに新しいデータを受信し、このデータに基づいてモデルを更新します。アルゴリズムは、新しいデータを受信するため、データ分布の変化を学習し、適応させることができます。オンライン学習アルゴリズムの例には、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、補強学習が含まれます。

要約すると、オフライン学習とオンライン学習の主な違いは、オフライン学習アルゴリズムが事前にすべてのトレーニングデータを使用してモデルをトレーニングし、オンライン学習アルゴリズムが時間の経過とともに新しいデータを受信し、このデータに基づいてモデルを更新することです。
Offline learning and online learning are two different approaches in machine learning.

Offline learning refers to a learning process that takes place without any interactions with the environment. In offline learning, all of the training data is available to the algorithm beforehand, and the algorithm trains on this data to produce a model. This model can then be used to make predictions on new, unseen data. Examples of offline learning algorithms include linear regression, decision trees, and k-nearest neighbors.

Online learning, on the other hand, refers to a learning process that takes place in real-time and involves interactions with the environment. In online learning, the algorithm receives new data over time and updates its model based on this data. The algorithm is able to learn and adapt to changes in the data distribution as it receives new data. Examples of online learning algorithms include neural networks, support vector machines, and reinforcement learning.

In summary, the main difference between offline and online learning is that offline learning algorithms use all of the training data beforehand to train a model, while online learning algorithms receive new data over time and update their model based on this data.