Batch Learning bezeichnet eine Methode im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell auf einem gesamten Datensatz trainiert wird, anstatt kontinuierlich oder inkrementell zu lernen. Anders als bei Online-Learning oder inkrementellem Lernen, wo das System Schritt für Schritt mit neuen Daten aktualisiert wird, verarbeitet Batch Learning die gesamten Trainingsdaten in einem Durchgang oder in mehreren Durchgängen.
Diese Methode eignet sich besonders gut, wenn eine große Menge an Trainingsdaten zur Verfügung steht und die Daten nicht in Echtzeit aktualisiert werden müssen. Batch Learning ist effizient, da es die Verarbeitung großer Datensätze ermöglicht und oft in Kombination mit paralleler Verarbeitungstechnologie wie GPUs oder verteilten Rechencluster genutzt wird. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Modelle durch die Verarbeitung aller verfügbaren Daten tendenziell stabilere und genauere Vorhersagen liefern können.
Allerdings hat Batch Learning auch Einschränkungen. Da das Modell auf einem festen Datensatz trainiert wird, kann es nicht automatisch auf neue Daten reagieren. Wenn sich die Datenverteilung oder die Umgebung ändert, muss das Modell erneut mit den aktualisierten Daten trainiert werden. Dies kann bei Anwendungen, die Echtzeit-Anpassungen erfordern, zu einer Einschränkung führen.
Typische Anwendungsfälle für Batch Learning sind die Analyse historischer Daten, die Vorhersage zukünftiger Trends oder die Klassifizierung von Daten in großen Stichproben. Beispiele hierfür sind die Kundensegmentierung, die Betrugsbekämpfung oder die Nachfrageprognose. Batch Learning ist daher eine wichtige Technologie für Anwendungen, bei denen die Daten nicht in Echtzeit aktualisiert werden müssen, aber eine hohe Genauigkeit und Stabilität des Modells erforderlich sind.