Batch Learning (Aprendizaje por Lotes)

Es un enfoque en el aprendizaje automático donde el modelo se entrena utilizando un conjunto completo de datos previamente recopilados y disponibles.

El entrenamiento se realiza de manera offline, procesando los datos en un único lote grande o en bloques subdivididos que no se actualizan después de su uso.

Este método resulta más adecuado para situaciones donde los datos no varían frecuentemente o donde no es necesario un aprendizaje continuo en tiempo real.

El aprendizaje por lotes puede ser intensivo en términos de recursos de cómputo y memoria, ya que el modelo requiere cargar y procesar el conjunto de datos completo para el entrenamiento.

Una vez completado el entrenamiento, el modelo permanece estático y no incorpora automáticamente datos nuevos a menos que se realice un nuevo ciclo completo de entrenamiento.

Es particularmente útil para resolver problemas bien definidos o para tareas donde la recopilación de datos ocurre de forma estructurada y estable a lo largo del tiempo.