stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ثعلبیان
کاربرد

همچنین ببینید: آرد ثعلب
از ثعلب در تولید بستنی سنتی ایرانی استفاده می‌شود.
همچنین با آرد ثعلب در ترکیه نوشابه ثعلب درست می‌شود.
گونه‌هایی از ثعلب مانند Orchis morio L. کاربرد دارویی داشت که امروزه سعی می‌کنند مواد دیگری را جایگزین آن کنند. غده‌های ریشه آن را جمع‌آوری کرده و خشک می‌کردند و بعداً از آن لعاب ثعلب درست می‌کردند. این لعاب (لیزاب) هیدرولیز شده و به مانوز و گلوکوز تبدیل می‌شود و دارای ۳۰٪ نشاسته، آلبومین و قند است. در گذشته در پزشکی سنتی از لعاب رقیق ثعلب برای ناراحتی‌های روده و معده، تقویت قدرت جنسی استفاده می‌کردند ولی امروزه مواد دیگری را جایگزین ثعلب می‌کنند. به دلیل جمع‌آوری بیش از اندازه این گیاه در معرض خطر نابودی قرار گرفت. گونهٔ Orchis Maculata L. نیز نوشته شده‌است.
نگهداری گل ارکیده در منزل

جهت نگهداری گلدان ارکیده در منزل و افزایش عمر این گل بهتر است چند قالب یخ بر روی خاک آن قرار دهید و در معرض تابش غیر مستقیم نور خورشید قرار دهید. کلا هوای خنک باعث افزایش طول عمر گیاه می شود.
نگارخانه

ارکیده سنبلی کک‌مکی
فنی صدار

| فنی صدار ফেনী সদর | فنی صدار ফেনী সদর |
| --- | --- |
اوپازیلا: اوپازیلا
فنی صدارLocation in Bangladesh: فنی صدارLocation in Bangladesh
مختصات: ۲۳°۱′ شمالی ۹۱°۲۳٫۵′ شرقی﻿ / ﻿۲۳٫۰۱۷°شمالی ۹۱٫۳۹۱۷°شرقی﻿ / 23.017; 91.3917: مختصات: ۲۳°۱′ شمالی ۹۱°۲۳٫۵′ شرقی﻿ / ﻿۲۳٫۰۱۷°شمالی ۹۱٫۳۹۱۷°شرقی﻿ / 23.017; 91.3917
کشور: Bangladesh
استان‌های بنگلادش: استان چیتاگونگ
فهرست ناحیه‌های بنگلادش: ناحیه فنی
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۹۷٫۳۳ کیلومتر مربع (۷۶٫۱۹ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۱۱): جمعیت (۲۰۱۱)
 • کل: ۵۱۲٫۶۴۶ 
 • تراکم: ۱۷۵۲/کیلومتر مربع (۴۵۴۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۶ (زمان استاندارد بنگلادش)
وبگاه: sadar.feni.gov.bd
فنی صدار (به لاتین: Feni Sadar) یک منطقهٔ مسکونی در بنگلادش است که در ناحیه فنی واقع شده‌است. فنی صدار ۱۹۷٫۳۳ کیلومتر مربع مساحت و ۵۱۲٫۶۴۶ نفر جمعیت دارد.
فنی فلگ

| فنی فلگ | فنی فلگ |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۱ سپتامبر ۱۹۴۴ ‏(۸۰ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
سال‌های فعالیت: ۱۹۶۶–اکنون
فنی فلگ (انگلیسی: Fannie Flagg؛ زادهٔ ۲۱ سپتامبر ۱۹۴۴) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۶۶ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می‌توان به گریس، پنج بخش آسان اشاره کرد.
فرودگاه امبلر

فرودگاه امبلر (به انگلیسی: Ambler Airport) یک فرودگاه همگانی با کد یاتا ABL است که یک باند فرود شن دارد و طول باند آن ۷۳۲ متر است. این فرودگاه در شهر امبلر، آلاسکا کشور ایالات متحده آمریکا قرار دارد و در ارتفاع ۱۰۲ متری از سطح دریا واقع شده است.
یواس‌اس اگریا (ای‌آرال-۸)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
آغاز کار::  ۲۳ نوامبر ۱۹۴۳
اعزام::  ۳۰ مارس ۱۹۴۴
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  ۲٬۲۲۰ تن بزرگ (۲٬۲۵۶ تن)
درازا::  ۳۲۸ فوت (۱۰۰ متر)
پهنا::  ۵۰ فوت (۱۵ متر)
آبخور::  ۱۱ فوت ۲ اینچ (۳٫۴۰ متر)
سرعت::  ۱۲ گره (۱۴ مایل بر ساعت؛ ۲۲ کیلومتر بر ساعت)
یواس‌اس اگریا (ای‌آرال-۸) (به انگلیسی: USS Egeria (ARL-8)) یک کشتی بود که طول آن ۳۲۸ فوت (۱۰۰ متر) بود. این کشتی در سال ۱۹۴۳ ساخته شد.
مونت فلوری

| مونت فلوری | مونت فلوری |
| --- | --- |
District: District
  [[ مونت فلوری|]]:   [[ مونت فلوری|]]
موقعیت مونت فلوری در نقشه: موقعیت مونت فلوری در نقشه
کشور: سیشل
حکومت: حکومت
 • District Administrator: Jancy Volcere
 • Member of National Assembly: Hon. Jean-Francois Ferrari (LDS)
جمعیت (2019 Estimate): جمعیت (2019 Estimate)
 • کل: ۳۴۱۸
منطقهٔ زمانی: Seychelles Time
مونت فلوری (به لاتین: Mont Fleuri) یک منطقهٔ مسکونی در سیشل است که در سیشل واقع شده‌است. مونت فلوری ۳٬۴۱۸ نفر جمعیت دارد.
یواس‌اس ایبکس

یواس‌اس ایبکس ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
یواس‌اس ایبکس (آی‌ایکس-۱۱۹)
یواس‌اس ایبکس (۱۸۶۳)
جان کابات زین

| جان کابات زین | جان کابات زین |
| --- | --- |
Kabat-Zinn in 2018: Kabat-Zinn in 2018
نام هنگام تولد: Jon Kabat
زادهٔ: ۵ ژوئن ۱۹۴۴ ‏(۸۰ سال) نیویورک
ملیت: ایالات متحده آمریکا
محل تحصیل: مؤسسه فناوری ماساچوست Haverford College
شناخته‌شده برای: Founder of Mindfulness-Based Stress Reduction
والدین: Elvin Kabat Sally Kabat
Jon Kabat-Zinn به فارسی جان کابات زین (متولد، ۵ ژوئن ۱۹۴۴) یک استاد برجسته پزشکی در آمریکا و خالق کلینیک کاهش استرس و مرکز ذهن آگاهی در پزشکی، مراقبت‌های بهداشتی و جامعه در دانشکده پزشکی ماساچوست است. جان کابات زین شاگرد معلمان ذن بودایی مانند فیلیپ کاپلو، تیک نات هان و Seung Sahn و یکی از اعضای مؤسس مرکز کمبریج ذن بود. تمرین یوگا و تحصیل با معلمان بودایی باعث شد تا آموزه‌های آنها را با یافته‌های علمی ادغام کند. او ذهن آگاهی را آموزش می‌دهد، که می‌گوید می‌تواند به افراد در مقابله با استرس، اضطراب، درد و بیماری کمک کند. برنامه کاهش استرس ایجاد شده توسط جان کابات زین، کاهش استرس مبتنی بر ذهن آگاهی (MBSR)، توسط مراکز پزشکی، بیمارستانها و سازمانهای نگهداری سلامت ارائه می‌شود و در کتاب زندگی کامل فاجعه توضیح داده شده‌است.
فرودگاه امبیلوب

فرودگاه امبیلوب (به انگلیسی: Ambilobe Airport) یک فرودگاه همگانی با کد یاتا AMB است که یک باند فرود آسفالت دارد و طول باند آن ۱۵۰۰ متر است. این فرودگاه در شهر امبیلوب کشور ماداگاسکار قرار دارد و در ارتفاع ۲۲ متری از سطح دریا واقع شده است.
جان پرینگل

| جان پرینگل | جان پرینگل |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۰ آوریل ۱۷۰۷ Stitchel، Roxburgh، اسکاتلند
درگذشت: ۱۸ ژانویه ۱۷۸۲ لندن
ملیت: اسکاتلند
محل تحصیل: دانشگاه سنت‌اندروز
شناخته‌شده برای: ضدعفونی‌کننده
جوایز: مدال کاپلی (۱۷۵۲)
پیشینه علمی: پیشینه علمی
شاخه(ها): پزشک
 :  
جان پرینگل (انگلیسی: John Pringle؛ ۱۰ آوریل ۱۷۰۷ – ۱۸ ژانویه ۱۷۸۲) یک پزشک اهل اسکاتلند بود.
به وی همچون آمبروز پاره، عنوان «پدر پزشکی نظامی» داده‌اند؛ وی همچنین برنده جوایزی همچون مدال کاپلی شده‌است.
پرادایس، میشیگان

| پرادایس، میشیگان | پرادایس، میشیگان |
| --- | --- |
Civil township: Civil township
موقعیت پرادایس، میشیگان در نقشه: موقعیت پرادایس، میشیگان در نقشه
Paradise TownshipLocation within the state of Michiganنمایش نقشه میشیگانParadise TownshipParadise Township (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: Paradise TownshipLocation within the state of Michiganنمایش نقشه میشیگانParadise TownshipParadise Township (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۴۴°۳۵′۲۵″ شمالی ۸۵°۳۱′۲۹″ غربی﻿ / ﻿۴۴٫۵۹۰۲۸°شمالی ۸۵٫۵۲۴۷۲°غربی﻿ / 44.59028; -85.52472: مختصات: ۴۴°۳۵′۲۵″ شمالی ۸۵°۳۱′۲۹″ غربی﻿ / ﻿۴۴٫۵۹۰۲۸°شمالی ۸۵٫۵۲۴۷۲°غربی﻿ / 44.59028; -85.52472
کشور: United States
ایالت آمریکا: میشیگان
County: شهرستان گراند تراوس، میشیگان
مساحت: مساحت
 • کل: ۵۳٫۰ مایل مربع (۱۳۷٫۱ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۵۲٫۹ مایل مربع (۱۳۷٫۰ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۱ مایل مربع (۰٫۲ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۰۵۳ فوت (۳۲۱ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۴٬۷۱۳
 • تراکم: ۷۹٫۳/مایل مربع (۳۰٫۶/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: 49649, 49666, 49696
کد منطقه: 231
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 26-62320
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی feature ID: 1626879
پرادایس (به انگلیسی: Paradise Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان گراند تراوس، میشیگان واقع شده‌است.
 پرادایس ۱۳۷٫۱ کیلومتر مربع مساحت و ۴٬۷۱۳ نفر جمعیت دارد و ۳۲۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
فنی خان

| فنی خان | فنی خان |
| --- | --- |
کارگردان: آتول مانجرکار
تهیه‌کننده: بوشان کومار کریشان کومار آنیل کاپور
فیلمنامه‌نویس: حسین دلال
بازیگران: آنیل کاپور آیشواریا رای راجکومار رائو دیویا دوتا پیهو ساند
تاریخ‌های انتشار:  ۲ اوت ۲۰۱۸ (۲۰۱۸-08-۰۲) (امارات متحده عربی)    ۳ اوت ۲۰۱۸ (۲۰۱۸-08-۰۳) (هند)  
مدت زمان: ۱۲۹ دقیقه
کشور: هند
زبان: هندی 
فنی خان (به هندی: Fanney Khan) فیلمی محصول سال ۲۰۱۸ و به کارگردانی آتول مانجرکار است. در این فیلم بازیگرانی همچون آنیل کاپور، آیشواریا رای، راجکومار رائو، دیویا دوتا، پیهو ساند ایفای نقش کرده‌اند.
موزه دولتی پومرانی

موزه دولتی پومرانی (آلمانی: Pommersches Landesmuseum) یک موزه دولتی در گرایفسوالد، پومرانی غربی می‌باشد که برای آثار هنری و تاریخ پومرانی اختصاص داده شده‌است. این موزه در بین سال‌های ۱۹۹۸ تا ۲۰۰۵ در مکان دیر تاریخی فرانسیسکن‌ها بناشده است.
زعفرانیه (سبزوار)

| زعفرانیه | زعفرانیه |
| --- | --- |
روستا: روستا
کاروانسرای دهکده: کاروانسرای دهکده
مختصات: ۳۶°۹′۵۵″ شمالی ۵۸°۵′۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۱۶۵۲۸°شمالی ۵۸٫۰۸۵۸۳°شرقی﻿ / 36.16528; 58.08583: مختصات: ۳۶°۹′۵۵″ شمالی ۵۸°۵′۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۶٫۱۶۵۲۸°شمالی ۵۸٫۰۸۵۸۳°شرقی﻿ / 36.16528; 58.08583
کشور: ایران
استان: خراسان رضوی
شهرستان: سبزوار
بخش: بخش مرکزی
دهستان: رباط
جمعیت: ۱۷۴ نفر (سرشماری ۹۵)
زعفرانیه، نام دهکده‌ای توریستی از توابع بخش مرکزی شهرستان سبزوار، استان خراسان رضوی، ایران است که در ۳۵ کیلومتری جاده سبزوار - نیشابور قرار دارد.
رودخانهٔ دائمی کالشور سبزوار از جنوب این این روستا می‌گذرد.
جاذبه‌های تاریخی

زعفرانیه دارای ۶ اثر تاریخی ثبت شده در آثار ملی ایران است. این آثار عبارتند از:
کاروانسرای زعفرانیه
یخچال کلانتر
قلعه کهنه
چاپارخانه زعفرانیه
حمام زعفرانیه
آب‌انبار زعفرانیه
جمعیت

این روستا در دهستان رباط قرار داشته و بر اساس سرشماری سال ۱۳۸۵ جمعیت آن ۲۳۲ نفر (۷۰ خانوار)
بوده‌است.
اقامتگاه بومگردی زعفرانیه
صدیق (بازیگر)

| صدیق | صدیق |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱ اکتبر ۱۹۶۲ ارناکولام، کرالا، هند
ملیت: هند
پیشه(ها): هنرپیشه و تهیه‌کننده
صدیق (انگلیسی: Siddique؛ زاده ۱ اکتبر ۱۹۶۲) یک بازیگر اهل هند است. او به خاطر ایفای طیف گسترده‌ای از نقش‌های اصلی و فرعی از جمله شخصیت‌های کمیک، نقش‌های اصلی رمانتیک، ضدقهرمان و شرور شناخته شده است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می‌توان به دروغ اول آوریل، گل‌مور، روزنامه‌نگار، دید ظاهری، بالرام در مقابل تاراداس، بازی بز و ببر، طول عمر، هتل استاد، آنماریا عصبانی است و مقاله اصلی اشاره کرد.
مکفارلن، ویرجینیای غربی

| مکفارلن، ویرجینیای غربی | مکفارلن، ویرجینیای غربی |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
مکفارلن، ویرجینیای غربی: مکفارلن، ویرجینیای غربی
مکفارلن، ویرجینیای غربیLocation within the state of West Virginiaنمایش نقشه ویرجینیای غربیمکفارلن، ویرجینیای غربیمکفارلن، ویرجینیای غربی (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: مکفارلن، ویرجینیای غربیLocation within the state of West Virginiaنمایش نقشه ویرجینیای غربیمکفارلن، ویرجینیای غربیمکفارلن، ویرجینیای غربی (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۳۹°۴′۴۰″ شمالی ۸۱°۱۱′۵۵″ غربی﻿ / ﻿۳۹٫۰۷۷۷۸°شمالی ۸۱٫۱۹۸۶۱°غربی﻿ / 39.07778; -81.19861: مختصات: ۳۹°۴′۴۰″ شمالی ۸۱°۱۱′۵۵″ غربی﻿ / ﻿۳۹٫۰۷۷۷۸°شمالی ۸۱٫۱۹۸۶۱°غربی﻿ / 39.07778; -81.19861
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت: ویرجینیای غربی
شهرستان: شهرستان ریچی، ویرجینیای غربی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: ۲۶۱۴۸
مکفارلن (به انگلیسی: Macfarlan) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان ریچی، ویرجینیای غربی واقع شده‌است.
یادگیری ماشین برخط

یادگیری ماشین برخط (به انگلیسی: Online Machine Learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است. بسیاری از برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، داده‌های از قبل جمع‌آوری شده را به عنوان ورودی (مانند محتویات جداول پایگاه داده) از یک فایل می‌گیرند و سپس به صورت پیوسته بر روی این مجموعه داده‌ها پردازش انجام می‌دهند که در یادگیری ماشین برخط نحوه دریافت داده ورودی متفاوت است.
در یادگیری ماشین داده‌های ورودی باید ثابت و مشخص باشند (از قبل جمع‌آوری شده) تا بتواند مدل مورد نظر را بر روی این مجموعه داده‌ها آموزش بدهد که این روش یادگیری در بسیاری از کاربردها در برابر داده‌هایی که در لحظه گرفته می‌شوند، قابلیت آموزش مدل در لحظه را ندارد و باید تا انتهای زمانی که داده‌ها گرفته می‌شوند صبر کند و داده‌ها جمع شوند و در ادامه مدل را آموزش دهد که این از لحاظ زمانی به صرفه نیست. حال برای حل این مشکل (عدم توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای) ایده یادگیری ماشین بر خط ارائه شده‌است که توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای را دارد.
مقدمه

یادگیری ماشین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن و برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) دارد. الگوهای یادگیری ماشین اغلب در یک یادگیری گروهی کار می‌کنند که در آن یک مدل توسط برخی از الگوریتم‌های یادگیری بر روی کل داده‌ها یک بار آموزش داده می‌شوند و سپس مدل آموزش داده شده بر روی داده‌های جدید مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. امروزه با افزایش حجم داده‌ها، کاربرد یادگیری ماشین به دلیل محدودیت در حافظه پردازشی محدودتر می‌شوند، به ویژه هنگامی که داده‌های به صورت برخط رشد و توسعه می‌یابند. ایجاد یادگیری ماشین مقیاس پذیر برای داده‌های حجیم و همچنین یادگیری برای داده‌های لحظه ای در هوش مصنوعی تبدیل به یک چالش بزرگ شده‌است.
یادگیری ماشین برخط یک قسمتی از یادگیری ماشین است که شامل یک خانواده مهم از تکنیک‌های یادگیری است که برای یادگیری مدل‌ها بر روی داده‌های لحظه ای طراحی شده‌است. یادگیری ماشین برخط، نقاط ضعف یادگیری ماشین را برطرف می‌کند که در آن پارامترهای یادگیری مدل می‌تواند فوراً و به‌طور مؤثر توسط یک یادگیرنده برخط هنگامی که داده‌های آموزشی جدید وارد می‌شوند، به روزرسانی شود. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برخط به دلیل فهم آسان به راحتی قابل پیاده‌سازی می‌باشند.
یادگیری ماشین برخط در زمینه‌های مختلف از جمله ی داده کاوی، آمار، بهینه‌سازی، ریاضی کاربردی، هوش مصنوعی و علوم داده استفاده می‌شود.
تفاوت یادگیری دسته ای و یادگیری برخط

مبحثِ یادگیری (چه یادگیری‌ماشین و چه داده‌کاوی) را از ابعاد گوناگون می‌توان نگاه کرد. یکی از این ابعاد می‌تواند تفاوت بین یادگیریِ دسته‌ای یا همان Batch Learning و در مقابلِ آن، یادگیریِ برخط یا همان Online Learning باشد. در واقع دانستن تفاوت این دو معماری می‌تواند به حل مسائل مختلف این حوزه کمک کند.
تفاوتِ این دو دسته یادگیری را می‌توان با یک مثال ساده توضیح داد. فرض کنید یک دانش آموز می‌خواهد آمار و احتمالات را فرا بگیرد. در نوع اول یادگیری، این دانش‌آموز می‌تواند یک مجموعه کتابِ آمار و احتمالات را تهیه کند، چند بار بخواند و یاد بگیرد. بعد از این‌که از این مجموعه کتابِ آمار، یادگیریِ خود را انجام داد، دیگر مطلبِ جدیدی یادنگیرد و از این به بعد فقط از دانسته‌های خود استفاده کند. این نوعی یادگیری، یادگیریِ دسته‌ای (Batch Learning) است. اما یادگیریِ دوم یا همان یادگیریِ برخط (Online Learning) مانندِ این است که این دانش‌آموز ابتدا کتاب‌های خود را مطالعه کند و از آن‌ها یاد بگیرد و سپس در حین استفاده از دانسته‌های خود، هر گاه کتاب جدیدی در حوزهٔ آمار و احتمالات مشاهده کرد، تهیه کرده و با خواندنِ آن، یادگیریِ خود را تجدید کند و بهبود ببخشد.
داده‌هایی که معمولاً در دوره داده‌کاوی، دوره طبقه‌بندی و دوره خوشه‌بندی، داده‌هایی از نوع دسته ای (Batch) بودند به این معنی که در زمانِ یادگیری(Train)، تمامی داده‌ها در اختیار الگوریتم بودند و الگوریتم به هر نحوی می‌توانست بر روی داده‌ها عملیاتِ یادگیری را انجام دهد. اما نوع دیگری از یادگیری نیز وجود دارد. برخی اوقات داده‌ها به صورت جریان‌داده می‌آیند یا اینکه نیاز دارند به صورت مرتب یادگرفته شوند. همان‌طور که گفتیم یادگیریِ دسته‌ای مانند این است که شما یک کتاب دارید و باید این کتاب را یاد بگیرید چون فردا امتحان دارید. تمام منبع شما همین کتاب است و در واقع تمامیِ داده‌ها را در اختیار دارید (یعنی یادگیری دسته‌ای یا همان Batch Learning دارید). اما فرض کنید در مسیر زندگی قرار دارید و روزانه با اطلاعات جدیدی که به شما داده می‌شود می‌بایستی هر روز چیزهای جدید را یادگرفته و به دانش قبلیِ خود اضافه کنید. این موردِ دوم یادگیریِ برخط یا همان Online Learning است، یعنی هنگامی که تمامی داده‌ها در حالِ حاضر موجود نیستند. در یادگیریِ برخط یک مدل ساخته می‌شود و بعد با رسیدن داده‌های جدیدتر، این مدل به‌روزرسانی می‌شود.
مدل یادگیری بر خط یا همان Online Learning دو مزیت اساسی دارد:
۱. با این روش می‌توان داده‌هایی با حجم بسیار بالا را آموزش داد. برای مثال داده‌هایی که به دلیل حجم بالای خود در حافظه جا نمی‌شوند.
۲. تغییراتی که ممکن است در ذات داده‌ها به وجود بیاید با این روش پوشش داده می‌شود. فرض کنید گوگل برای سیستمِ ایمیلِ خود یک الگوریتم توسعه داده باشد که ایمیل‌های هرزنامه (spam) را به صورت هوشمند با الگوریتم‌های یادگیری‌ماشین تشخیص بدهد. همان‌طور که حدس می‌زنید محتوای ایمیل‌های هرزنامه مدام در حال تغییر است و انسان‌هایی که ایمیل‌های spam می‌فرستند هر روز خود را در مقابل این الگوریتم‌های گوگل، بهینه می‌کنند. پس الگوریتمِ تشخیص ایمیلِ spam در گوگل می‌تواند به صورتِ برخط (Online) یادگیری را انجام دهد تا بتواند ایمیل‌هایی را در گذرِ زمان تغییر کرده‌اند و spam هستند یاد بگیرد. در واقع یادگیریِ الگوریتم، با تغییر محتوا و شکل ایمیل‌های spam، بروز می‌شود.
کاربردها و برنامه‌ها

همانند روش‌های یادگیری ماشین، تکنیک‌های یادگیری برخط می‌تواند برای حل وظایف مختلف در طیف گسترده‌ای از دامنه‌های کاربردی در دنیای واقعی استفاده شود. مثال‌هایی از وظایف یادگیری برخط عبارتند از:
نظارت بر وظایف یادگیری: الگوریتم‌های یادگیری برخط را برای وظایف یادگیری تحت نظارت توسعه داده شده‌است. یکی از شایع‌ترین وظایف، طبقه‌بندی است که هدف آن پیش‌بینی گروهی برای یک نمونه داده جدید است که بر اساس مشاهدات نمونه‌های آموزش داده شده‌است که برچسب‌های دسته‌بندی شده آنها ارائه می‌شود. به عنوان مثال، یک کار متداول مطالعه شده در یادگیری برخط، طبقه‌بندی دوتایی برخط است (به عنوان مثال، فیلتر کردن ایمیل‌های هرزنامه) که تنها شامل دو دسته می‌شود ("ایمیل‌های هرزنامه" و "غیرهرزنامه")؛ سایر انواع وظایف طبقه‌بندی نظارت شده عبارتند از طبقه‌بندی چند کلاس، طبقه‌بندی چند لایه و طبقه‌بندی چند نمونه ای و غیره.
علاوه بر وظایف طبقه‌بندی، یکی دیگر از کارهای یادگیری تحت نظارت معمول، تحلیل رگرسیون خطی است که به فرایند یادگیری برای برآورد روابط میان متغیرها (معمولاً بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل) اشاره دارد. تکنیک‌های یادگیری برخط به‌طور طبیعی برای انجام وظایف تحلیل رگرسیون، مانند تحلیل سری زمانی در بازارهای مالی که نمونه‌های داده به‌طور طبیعی به صورت پیوسته وارد می‌شوند، به کار می‌رود. علاوه بر این، یک برنامه کاربردی دیگر برای یادگیری برخط با داده‌های سری زمانی مالی، بخش نمونه کارهای برخط است که در آن یک یادگیرنده برخط با هدف یافتن یک راهبرد خوب (به عنوان مثال، سودآور و کم خطر) برای ایجاد یک سری تصمیم‌گیری برای انتخاب نمونه کارها انجام می‌دهد.
الگوریتم‌های یادگیری برخط همچنین می‌توانند برای کارهای یادگیری بدون نظارت استفاده شوند. به عنوان مثال در خوشه بندی یا تجزیه و تحلیل خوشه‌ها می‌باشد، که فرایند دسته‌بندی اشیاء به طوری که اشیاء در یک گروه (خوشه) بیشتر شبیه به یکدیگر هستند تا اشیاء در خوشه‌های دیگر. خوشه بندی برخط، هدف آن تجزیه و تحلیل خوشه ای افزایشی در یک توالی داده ورودی می‌باشد.
کاربردهای دیگر: یادگیری برخط همچنین می‌تواند برای سایر انواع وظایف یادگیری ماشین مانند یادگیری برای سیستم‌های توصیه گر، یادگیری به رتبه‌بندی یا یادگیری تقویتی استفاده شود. برای مثال، فیلتر کردن مشارکتی با یادگیری برخط می‌تواند رای بهبود وظایف فیلتراسیون مشترک به صورت پیوسته از جریان مداوم اطلاعات از کاربران استفاده شود.
تکنیک‌های یادگیری برخط اغلب در دو سناریوی اصلی استفاده می‌شود. یکی این است که بهبود بهره‌وری و مقیاس پذیری در روش‌های یادگیری ماشین دسته ای که در آن مجموعه کامل داده‌های آموزشی باید قبل از آموزش در دسترس قرار گیرند. به عنوان مثال، (SVM) یک روش یادگیری تحت نظارت شناخته شده برای وظایف طبقه‌بندی دسته ای است که در آن الگوریتم‌های SVM کلاسیک (به عنوان مثال، حل کننده‌های QP یا (Suykens JA et al. ، 1999) از کمبود توانایی برای برنامه‌های بسیار مقیاس پذیر در یک شیوه یادگیری برخط (یا تصادفی) مورد بررسی قرار گرفته‌است (Poggio, 2001; Chang-CC et al. , 2011)، و آن را کارآمد تر و مقیاس پذیر تر از SVM دسته ای متداول می‌کند. سناریو دیگر الگوریتم‌های یادگیری برخط است که به‌طور مستقیم با وظایف تجزیه و تحلیل داده جریان برخط مواجه شوند، در صورتی که داده‌ها به‌طور طبیعی به شیوه ای متوالی وارد شوند.
طبقه‌بندی

برای کمک به خوانندگان در درک ادبیات یادگیری برخط به‌طور کلی، ما تلاش می‌کنیم تا طبقه‌بندی روش‌ها و تکنیک‌های یادگیری برخط را به شکل زیر خلاصه کنیم. به‌طور کلی، از دیدگاه نظری، روش‌های یادگیری از سه انجمن نظری عمده: نظریه یادگیری، نظریه بصری و نظریه بازی تشکیل شده‌است. از دیدگاه الگوریتم‌های خاص، می‌توانیم تکنیک‌های یادگیری برخط موجود در دسته‌های مختلف را با توجه به اصول یادگیری خاص گروه‌بندی کنیم. به‌طور خاص، با توجه به نوع اطلاعات بازخورد و انواع نظارت در وظایف یادگیری، تکنیک‌های یادگیری برخط را می‌توان به سه دسته عمده زیر تقسیم کرد:
طبقه‌بندی > یادگیری تحت نظارت برخط

این مربوط به وظایف یادگیری نظارت است که اطلاعات کامل بازخورد همیشه در پایان هر دوره یادگیری برخط به یادگیرنده نشان داده می‌شود. این را می‌توان به دو گروه مطالعات تقسیم کرد: (۱) «نظارت بر یادگیری» که روش و اصول اساسی یادگیری را تشکیل می‌دهد؛ و (۲) «یادگیری برخط کاربردی» که بیشتر یادگیری تحت نظارت برخط را تشکیل می‌دهد، جایی که رویکردهای بنیادی به‌طور مستقیم نمی‌توانند مورد استفاده قرار گیرند و الگوریتم‌ها به‌طور مناسب مطابق با شرایط یادگیری برخط طراحی شده‌اند.
طبقه‌بندی > یادگیری برخط با بازخورد محدود

این مربوط به وظایفی است که در آن یک یادگیرنده برخط، اطلاعات بازخورد جزئی از محیط را در طی فرایند یادگیری برخط دریافت می‌کند. به عنوان مثال، یک کلاس طبقه‌بندی چندرسانه ای برخط را در یک دور خاص در نظر بگیرید، یادگیرنده یک پیش‌بینی از برچسب کلاس برای یک نمونه ورودی را پیش می‌گیرد و سپس بازخورد جزئی را نشان می‌دهد که آیا پیش‌بینی درست است یا خیر، به جای درست بودن واقعی برچسب کلاس به صراحت برای چنین وظایف، یادگیرنده برخط اغلب مجبور است تا به روز رسانی‌هایی را با تلاش برای دستیابی به برخی توافق بین بهره‌برداری از دانش افشا شده و جستجو اطلاعات ناشناخته با محیط، به دست آورد.
طبقه‌بندی > یادگیری بدون نظارت برخط

این مربوط به وظایف یادگیری برخط است که در آن یادگیرنده برخط فقط دنباله ای از نمونه داده‌ها را بدون هیچگونه بازخورد اضافی (مثلاً برچسب کلاس واقعی) در طول وظایف یادگیری برخط دریافت می‌کند. یادگیری برخط بدون نظارت می‌تواند به عنوان یک یادگیری بدون نظارت توسعه داده شده برای برخورد با جریان‌های داده مورد توجه قرار گیرد، که به‌طور معمول در شیوه یادگیری گروهی مورد مطالعه قرار می‌گیرد. نمونه‌هایی از یادگیری برخط بدون نظارت عبارتند از خوشه بندی برخط، کاهش ابعاد برخط و وظایف تشخیص ناهنجاری برخط و غیره می‌باشد.
بردار پشتیبان برخط
فلوچارت بردار پشتیبان برخط
مهره سوخته

| مهره سوخته | مهره سوخته |
| --- | --- |
ژانر: درام اکشن
سازنده: مت نیکس
بازیگران: جفری داناوان دین لیفتر گابریله انور بروس کمپبل شارون گلس کوبی بل کریستانا لوکن
آهنگساز: توبی چو
کشور سازنده: آمریکا
زبان اصلی: انگلیسی
شمار فصل‌ها: ۷
شمار قسمت‌ها: ۱۰۴
تولید: تولید
تهیه‌کننده‌های اجرایی: مت نیکس میکل باندسن جف فریلیچ
تهیه‌کننده‌ها: مایکل جی ویلسون جیسون تریسی کریگ اس اونیل میکل باندسن
مکان تولید: میامی (فلوریدا)
مدت: ۴۲ دقیقه
تولیدکننده‌ها: استودیو تلویزیونی فاکس فاز اینترتیمنت تولیدات مت نیکس فابریک اینترتیمنت (از فصل ۷)
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: یو اس ای نتورک
فرمت تصویر: ۱۰۸۰آی (اچ‌دی‌تی‌وی)
انتشار اولیه: ۲۸ ژوئن ۲۰۰۷ – ۱۲ سپتامبر ۲۰۱۳
پیوندهای بیرونی: پیوندهای بیرونی
وبگاه: وبگاه
مهره سوخته (به انگلیسی: Burn Notice) یک مجموعه تلویزیونی آمریکایی است که توسط مت نیکس ساخته شده است. در این سریال جفری داناوان، گابریله انور، بروس کمپبل و شارون گلس بازی می‌کنند که از ابتدای فصل چهارم کوبی بل هم به آن‌ها اضافه شده است. این سریال اولین بار در ۲۸ ژوئن ۲۰۰۷ از شبکه یو اس ای نتورک پخش شد. در ۷ نوامبر ۲۰۱۲، این مجموعه تلویزیونی برای فصل هفتم و آخر تمدید شد که از تاریخ ۶ ژوئن ۲۰۱۳ پخش آن شروع شده است.
داستان

عنوان سریال از نام مهره‌های سوخته گرفته شده که در سازمان‌های جاسوسی به فرد یا منبعی گفته می‌شود که دیگر قابل اعتماد نیست. وقتی جاسوس‌ها به مهره سوخته تبدیل می‌شوند تمام ارتباطات آن‌ها با سازمان به حالت تعلیق درآمده و هیچگونه دسترسی به پول ندارند. در ابتدای این سریال نیز گفته می‌شود که وقتی یک جاسوس به مهره سوخته تبدیل می‌شود نه پولی برایش باقی می‌ماند نه اعتبار و نه پشتیبانی دارد و هیچگونه سابقه کاری نیز برای او ثبت نمی‌شود.
داستان دربارهٔ مأمور سابق سازمان جاسوسی آمریکا به نام مایکل وستن با بازی جفری داناوان است که داستان را هم خود وستن تعریف می‌کند. بعد از یک عملیات در نیجریه که وستن دزدیده شده و کتک می‌خورد، او خود را در شهر محلی خود در میامی ایالت فلوریدا می‌بیند. در ابتدا تمام ارتباطات اطلاعاتی او قطع شده و فقط با دوست دختر سابق خود ارتباط دارد و از طریق رئیس سابقش می‌فهمد که شخصی در رده‌های بالای سازمان او را سوزانده و او فقط باید در میامی باشد و اگر شهر را ترک کند دستگیر خواهد شد و اگر در شهر بماند می‌تواند آزاد زندگی کند. وستن برای اینکه بفهمد چه کسی و چرا او را سوزانده، به عنوان یک کارگاه خصوصی و حل‌کننده مشکلات مردم عادی فعالیت خود را آغاز می‌کند تا هزینه لازم برای تحقیق در مورد اینکه چرا در لیست سیاه سازمان است را فراهم کند.
وستن از دوست سابق خود سم اکس دعوت می‌کند که با او همکاری کند. فیونا نیز خود را به جمع آن‌ها اضافه می‌کند و بعضی اوقات مادر مایکل به نام مدلین به آن‌ها کمک می‌کند. مبارزات وستن بیشتر با گروه‌های جنایتکار، کلاهبرداران، قاتلان، دزدان، آدم‌رباها و دلال‌های مواد مخدر و اسلحه است. همزمان مایکل باید سر نخ‌های افرادی که او را سوزانده‌اند نیز دنبال کند.
سریال در چند فصل دو روایت را پیگیری می‌کند: داستان کلی سریال که در مورد چگونگی مهره سوخته شدن مایکل است و داستان‌های معمولی در مورد مشتریانی است که مایکل برای آن‌ها کار می‌کند.