Batch Learning – uczenie na całych grupach danych naraz.

Jest to jedna z metod trenowania modeli sztucznej inteligencji, polegająca na wykorzystaniu całego zbioru danych uczących w jednym cyklu uczenia. Proces ten obejmuje jednorazowe przetworzenie wszystkich dostępnych przykładów treningowych, co pozwala na obliczenie gradientu funkcji kosztu na podstawie pełnego zestawu danych. Dzięki temu aktualizacja parametrów modelu jest dokładniejsza i bardziej stabilna, co może prowadzić do lepszej konwergencji podczas optymalizacji.

Ta technika różni się od uczenia przyrostowego lub uczenia online, gdzie model aktualizowany jest na podstawie pojedynczych próbek lub małych grup danych (mini-batch). W przypadku uczenia na całych grupach danych jednoczesne przetwarzanie całego zbioru wymaga jednak większych zasobów obliczeniowych i pamięci, co może ograniczać jej zastosowanie w sytuacjach z bardzo dużymi wolumenami informacji. Mimo to batch learning jest powszechnie stosowany w tradycyjnych algorytmach uczenia nadzorowanego oraz w przypadkach, gdy zbiór danych jest możliwy do załadowania w całości do pamięci.