２０５　バッチ学習

全ての教師データを使って最適な重みの計算を行う手法。バッチ学習では全ての教師データを使って重みの最適化を行うため、モデルを更新する際にはデータを少しずつ与えて更新するという訳ではなく、学習に必要なデータを全て準備した上でゼロからモデルを構築し直す必要がある。
・一度に全てのデータを利用するため学習の進行が安定しやすい。
・学習データに少量の異常データが混じっていても、モデル性能に与える悪影響を小さく抑えることができる。
・全データを利用するため、使用するメモリ量が大きくなる。計算負荷が大きい。
・株価予測などリアルタイムで何度もモデルを更新するケースでは適用が難しい。