Aprendizaje en Línea (Online Learning)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este término se refiere a un enfoque particular de entrenamiento de modelos que permite analizar y procesar datos de forma secuencial a medida que están disponibles.

A diferencia de los métodos tradicionales que requieren que todos los datos estén disponibles desde el inicio, esta metodología permite que los algoritmos se ajusten constantemente con nuevos datos sin necesidad de recalibrar todo el modelo desde cero.

Esta herramienta es especialmente útil en escenarios donde los datos se generan en tiempo real o de forma dinámica, como flujos de datos en aplicaciones de IoT, redes sociales o sistemas financieros.

Es clave en situaciones donde la memoria o los recursos computacionales son limitados, ya que evita el almacenamiento de grandes volúmenes de datos históricos y posibilita la actualización eficiente del modelo.

En términos prácticos, habilita la capacidad de adaptarse a patrones cambiantes y entornos dinámicos, mejorando la precisión y relevancia de los sistemas de aprendizaje automático con el paso del tiempo.