バッチ学習

バッチ学習とは

バッチ学習（Batch Learning）は、用意したすべての学習データを一度にまとめて処理する 機械学習 の学習方式です。教科書を1冊全部読み終えてからテストを受けるようなスタイルです。

オンライン学習との違い

全データを見て調整するため学習が安定しやすく、再現性も高いという利点があります。一方、新しいデータが追加された場合はモデルを最初から作り直す必要があり、大量のメモリを消費します。オンライン学習 がリアルタイム更新向きなのに対し、バッチ学習はデータが固定されている分析タスクや定期的にモデルを再学習する運用に適しています。

夜間処理による大規模データ活用とインフラ最適化

日中のリアルタイムな接客AIなどはオンライン処理で行いますが、全社規模の数年分の売上分析モデルや、数百万人の顧客セグメンテーションモデルを一から更新するような「重い」分析は、依然としてバッチ学習で行われます。クラウドコンピューティングのコストが安い夜間帯などの時間を意図的に利用することで、クラウド代（インフラコスト）を大幅に抑制しながら精緻な予測モデルを運用するアプローチが重要です。