オンライン学習アルゴリズムは、フィードバックループを介して新たに生成された入力が追加されるデータセットをオンにし、インターフェイスをトレーニングします。一方、オフライン学習アルゴリズムは、一度に摂取される静的データセットでトレーニングします。データセットに新しい入力は追加されていません。

「オンライン」とは、この場合、学習アルゴリズムがトレーニングする新しい入力に繰り返しさらされるフィードバックループを指します。

オンライン学習アルゴリズムの例：
私があなたとのやり取りから学ぶ私たちの会話 - 私が与える答えにあなたが提供できるフィードバックを通して。

オフライン学習アルゴリズムの例：
静的データセットで、猫と犬を区別するために訓練されている学習アルゴリズム。

オンライン学習アルゴリズムは、時間の経過に伴う変化を予測するために設定されている場合（たとえば：ファッションの予測）、または予測出力に関するフィードバックが時間の経過とともに取得できる場合（例：会話）。

オフライン学習アルゴリズムは、安定したパターン（たとえば、猫とは何か、犬とは何か）や質の高いトレーニングデータが利用可能な時期を検出するのに優れている傾向があります。
An online learning algorithm trains on-, and interfaces with a dataset where newly generated input is added through a feedback loop. Whereas an offline learning algorithm trains on a static dataset that is ingested all at once. No new input is added to the dataset.

'Online' refers in this case to feedback loop by which the learning algorithm is iteratively exposed to new input to train on.

An example of an online learning algorithm:
Our conversation where I will learn from my interaction with you - through the feedback you can provide on the answer I give.

An example of an offline learning algorithm: 
A learning algorithm that is being trained to distinguish between cats and dogs, on a static dataset.

Online learning algorithms have an advantage if what they are setup to predict changes over time (for example: predicting fashion) or when feedback on the prediction output can be acquired over time (for example: our conversation). 

Offline learning algorithms tend to be better at detecting stable patterns (for example: what is a cat and what a dog) and when quality training data is available.