Gần đây tôi đã cố gắng tìm hiểu thêm về học trực tuyến (nó hoàn toàn hấp dẫn!) Và một chủ đề mà tôi chưa thể nắm bắt được là làm thế nào để suy nghĩ về lựa chọn mô hình trong ngoại tuyến so với bối cảnh trực tuyến. Cụ thể, giả sử chúng ta đào tạo một phân loại ẩn, dựa trên một số cố định tập hợp dữ liệu D . Chúng tôi ước tính các đặc tính hiệu suất của nó thông qua xác nhận chéo, và chúng tôi chọn phân loại tốt nhất theo cách này.
Đây là những gì tôi đã suy nghĩ về: làm thế nào, sau đó, chúng ta có đi về việc áp dụng cho một cài đặt trực tuyến không? Chúng ta có thể cho rằng S tốt nhất được tìm thấy ngoại tuyến cũng sẽ hoạt động tốt như một trình phân loại trực tuyến không? Liệu có hợp lý khi thu thập một số dữ liệu để đào tạo S , sau đó lấy cùng một phân loại S và "vận hành" nó trong một cài đặt trực tuyến với các tham số tương tự được tìm thấy trên D , hoặc cách tiếp cận khác có thể tốt hơn không? Hãy cẩn thận trong những trường hợp này là gì? Các kết quả chính ở đây là gì? Và kể từ đó trở đi.
Dù sao, bây giờ ở ngoài đó, tôi đoán những gì tôi đang tìm kiếm là một số tài liệu tham khảo hoặc tài nguyên sẽ giúp tôi (và hy vọng những người khác, những người đã nghĩ về điều này!) Thực hiện chuyển đổi từ suy nghĩ chỉ bằng thuật ngữ ngoại tuyến và phát triển khung tinh thần để suy nghĩ về vấn đề lựa chọn mô hình và những câu hỏi này theo cách mạch lạc hơn khi quá trình đọc của tôi tiến triển.
