传统机器学习模型使用预定义数据训练。相反，在线机器学习模型不断从新数据中学习，从而不断改进响应和输出。
在线机器学习（也称为增量学习或核外学习）模型不断从新输入中学习，这有助于其适应变化和新兴趋势，从而使其适合高度动态的用例，如客户情绪分析、自动驾驶车辆决策和财务市场分析。
它是什么？
在线机器学习是一种使用恒定实时数据流训练模型的方法。当每个新的独立数据点流入时，模型进行学习，不断提高其输出的质量和相关性。
在条件不断变化的用例中，它特别有用。例如，如果您用一组固定的数据训练一个模型来了解客户对产品的看法，那么它就无法从关于新产品的讨论或客户之间对话的新话题中准确地推断出意义。
在线机器学习提高了对自动驾驶车辆和医疗监控等对时间敏感用例的效率和适应性，并通过在不从头开始重新训练模型的情况下轻松更新模型，从而降低了运营成本。
有何益处？
在线机器学习可以提高您从客户数据中获得近实时洞见的能力，从而使您能够改进决策。
此外，在线学习消除了在需要重大更新时从头开始重新训练模型的必要性。这意味着，与传统的机器学习方法相比，您可以更快地扩展模型，从而节省资金和资源。
如果您希望用于训练机器学习模型的数据发生显著变化，或者您正在使用实时数据，如客户行为数据，那么在线学习就是一种不错的选择。
在线机器学习也可以为您的客户和合作伙伴带来极大的好处。例如，通过分析实时数据，您可以大规模获取最新的洞见并提供个性化客户体验。
需考量的因素？
在线机器学习并不总是简单的。由于其动态性质，它可能导致潜在的复杂性，该类复杂性可用最初的固定数据来解释。
这种方法不适用于所有用例，也难以维护。例如，您可能会发现损坏或不稳定的数据正在影响您的模型，并教导其不良习惯，这可能导致高成本的宕机和负面的用户体验。
为了确保一致的高质量模型，您需要不断监控数据质量，这可能不适用于没有必要工具或资源的企业。
如何应用？
在线机器学习目前用于娱乐领域的流媒体分析，使流媒体平台能够基于实时客户行为提供个性化建议。
依靠数据分析来提供个性化服务体验的所有行业都有相同的用例。例如，在零售业中，购物者的行为通常被用来制作愿望清单、产品建议和广告。
其他常见用例包括动态电子商务定价、个性化营销内容创建、欺诈检测，甚至人工智能语音助手，其都在了解更多关于用户参与的情况时设定其行为。
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