OfflineMethoden
OfflineMethoden sind Verfahren, die auf Daten arbeiten, die im Voraus gesammelt und gespeichert wurden, und ohne den Einsatz laufender, live-gestützter Eingaben auskommen. Sie kommen in vielen Bereichen vor, darunter Datenverarbeitung, Statistik, Optimierung und Softwareentwicklung. Der Begriff steht im Kontrast zu Online-Methoden, bei denen Modelle oder Entscheidungen in Echtzeit aus neuen Informationen angepasst werden.
Typische Beispiele umfassen Batch-Verarbeitung, Offline-Training von Modellen, retrospektive Datenanalyse, archivierte Mustererkennung und Offline-Optimierung. In der maschinellen
Merkmale und Arbeitsabläufe offline bearbeiteter Vorgänge konzentrieren sich auf Datenvorbereitung, Bereinigung, Merkmalsdesign und reproduzierbare Ergebnisse. Die
Vorteile von OfflineMethoden sind Stabilität, Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit bei großen Datensätzen sowie umfassende Evaluationen. Nachteile umfassen Verzögerung