Offline-Lernen bezeichnet einen Ansatz im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem Modelle auf der Grundlage von Daten trainiert werden, die nicht in Echtzeit generiert oder übermittelt werden. Im Gegensatz zum Online-Lernen, bei dem das Modell kontinuierlich mit neuen Daten gefüttert wird, erfolgt das Offline-Lernen auf einem vordefinierten Datensatz, der während des Trainings nicht verändert wird.
Bei diesem Ansatz wird das Modell in einer Phase trainiert, in der es Zugriff auf einen festen Satz von Trainingsdaten hat. Diese Daten können beispielsweise aus historischen Aufzeichnungen, Protokollen oder anderen Quellen stammen. Das Offline-Lernen ist besonders nützlich, wenn die Daten nicht in Echtzeit verfügbar sind oder wenn die Trainingsphase nicht mit der Betriebsphase des Systems verknüpft sein soll.
Ein wesentlicher Vorteil des Offline-Lernens ist die Möglichkeit, die Trainingsdaten sorgfältig auszuwählen und zu kuratieren, um ein zuverlässiges und allgemeines Modell zu erstellen. Da das Modell nicht ständig mit neuen Daten konfrontiert wird, kann es besser auf die vorhergesagten Anwendungsfälle abgestimmt werden. Dies ist besonders vorteilhaft in Umgebungen, in denen die Daten nicht kontinuierlich aktualisiert werden müssen oder in denen die Beziehungen zwischen den Daten stabil sind.
Ein Nachteil des Offline-Lernens ist jedoch, dass das Modell möglicherweise nicht in der Lage ist, sich an neue Daten oder veränderte Bedingungen anzupassen, nachdem es trainiert wurde. In solchen Fällen muss das Modell erneut mit aktualisierten Daten trainiert werden, was Zeit und Ressourcen erfordern kann.
Offline-Lernen wird häufig in Anwendungen eingesetzt, in denen die Datenverfügbarkeit begrenzt ist oder in denen die Vorhersagen auf einem stabilen Datensatz basieren sollen. Beispiele hierfür sind die Bildklassifikation, die Sprachverarbeitung oder die Vorhersage von Zeitreihen.