オフライン学習とは、学習アルゴリズムに静的データセットを使用することを指しますが、オンライン学習とは、データが利用可能になると成長し続けるデータセットで動作し、学習が発生することを意味します。
たとえば、コメントフィルターをトレーニングする場合は、セット全体の列車の不適切なコメントのデータセットを取得するか（オフラインラーニングになります）、より不適切なコメントを見つけてデータセットを更新し、トレーニングを行うことができます。新しいデータをフィルタリングします（オンライン学習になります）。
Offline learning refers to using a static dataset for your learning algorithm, while online learning means that you are operating on an ever growing dataset and learning occurs as the data becomes available. 
If you were to train a comment filter, for example, you could either get a dataset of inappropriate comments an train on the entire set (that would be offline learning), or you could update the dataset as you find more inappropriate comments and train the filter on the new data (that would be online learning).