Batch Learning
배치 학습에서는 시스템이 점진적으로 학습할 수 없습니다. 가용한 데이터를 모두 사용해 훈련시켜야 합니다.
이러한 방식은 시간과 자원을 많이 소모하여 일반적으로 오프라인에서 가동됩니다. 먼저 시스템을 훈련시키고 제품 시스템에 적용하면 더 이상의 학습 없이 실행됩니다. 즉, 학습한 것을 적용할 뿐입니다. 이를 오프라인 학습(Offline Learning)이라고 합니다.
배치 학습 시스템이 새로운 데이터에 대해 학습하려면 전체 데이터를 사용하여 시스템의 새로운 버전을 처음부터 다시 훈련해야 합니다. 이후 이전 시스템을 중지시키고 새로운 시스템으로 교체합니다.
이러한 방식은 간단하고 잘 작동하지만 전체 데이터 셋을 사용해 훈련하는데 몇 시간이 소요될 수 있습니다. 또한, 전체 데이터 셋을 사용해 훈련하기 때문에 시스템 자원을 많이 소모합니다. 자원이 제한된 시스템이 스스로 학습해야 할 때 많은 양의 훈련 데이터를 나르고 학습을 위해 자원을 사용하는 경우 문제를 발생시킬 수 있습니다.