如何在实时数据上不断训练我们的预训练模型？

Question

我有一些传感器，可从水泥厂获取数据并将数据发送到AWS IoT。然后在预先训练的模型上测试数据，该模型根据一些参数预测水泥的质量。数据每隔一秒钟就会发送一次。

由于数据是实时的，所以我想实时地逐步训练模型。

有人可以建议如何连续训练模型吗？

Answer 1

您可以汇总一定数量的训练数据，然后使用.partial_fit()更新模型。

.partial_fit()是增量学习选项，在Sklearn中可用。

如果增量数据不能放入RAM，则值得尝试dask-ml wrapper for incremental learning。