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【传统的机器学习，大多採用“批量学习”
的模式。
你需要先收集海量的训练数据，然后用这些数据一次性地训练出一个模型。
当有新数据產生时，你必须重新收集，再把整个模型重新训练一遍。
这个过程非常耗时、耗费计算资源，模型的更新周期很长（通常是按天，甚至按周）。
】
【在瞬息万变的网际网路场景中，这种模式已经显得力不从心。
我们需要的，是一个能够“活在当下”
的模型，一个能够从每一个新的用户行为中学习、並实时更新自己的模型。
这就是“在线学习”
。
】
【vowpalwabbit，就是为此而生。
它像一个永不疲倦的学生，数据流过它的身体，它就在不停地学习和进化。
】
【它的核心思想是什么？】
【1.在线学习：模型不再需要反覆的全量训练。
每一个样本的到来，都会触发一次模型的微小叠代。
这使得模型可以实时地捕捉到最新的数据模式和用户兴趣变化。
】
【2.特徵哈希：在推荐和gg领域，特徵的维度往往是亿级甚至百亿级的，比如用户的id、商品的id、用户的人口属性等等。
传统方法会为每个特徵建立一个索引，这会消耗巨大的內存。
而vw通过一个哈希函数，將任意的特徵都映射到一个固定长度的低维向量空间中。
这极大地减少了內存的消耗，使得在单台机器上处理海量特徵成为可能，而且几乎没有精度损失。
】
【3.高效的优化算法：项目內置了多种先进的梯度下降优化算法，保证了模型在学习过程中的速度和效果。
】
【它可以填补什么样的空白？】
【在个性化推荐和计算gg领域，我们正面临著数据爆炸和实时性要求的双重挑战。
现有的技术方案，要么太慢，要么太贵，要么效果太差。
vowpalwabbit提供了一种全新的、轻量级的、低成本的、高性能的解决方案。
它使得我们能够构建一个可以对用户每一次点击、每一次瀏览都做出实时反馈的智能推荐系统，真正实现“千人千面”
的个性化体验。
】
陆奇的目光，死死地钉在屏幕上。
他的瞳孔，在看到“在线学习”
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