stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Psikologi diskursif
Sejarah

Awal mula teori "psikologi diskursif" dapat ditelusuri sampai akhir tahun 1980-an, yaitu hasil dari penelitian dan analisis Discourse and Rhetoric Group (DARG) yang dibentuk di Universitas Loughborough. Penanda utamanya adalah penerbitan buku klasik pada tahun 1987 yang berjudul Discourse and Social Psychology yang ditulis oleh Jonathan Potter dan Margaret Wetherell. Charles Antaki mengomentari buku ini di Times Higher Education Supplement:
Potter and Wetherell memberikan suatu perspektif berbeda dalam psikologi sosial. Kejelasan dalam buku ini memiliki potensi untuk mempengaruhi individu yang tidak nyaman dengan psikologi sosial tradisional tetapi tidak tertarik pada alternatif lain. Pendekatan ini menyelamatkan psikologi sosial dari keterbatasan eksperimen laboratorium dan mentalitas tradisional.
Penyebutan psikologi diskursif pertama kali dilakukan oleh Derek Edwards dan Potter di Universitas Loughborough pada awal tahun 1990-an. Setelah itu, tokoh lain mengembangkan dan memperluas pendekatan ini, antara lain Charles Antaki, Malcolm Ashmore, Frederick Attenborough, Bethan Benwell, Steve Brown, Carly Butler, Derek Edwards, Alexa Hepburn, Eric Laurier, Hedwig te Molder, Sue Speer, Liz Stokoe, Cristian Tileaga, Sally Wiggins, dan Sue Wilkinson. Pendekatan psikologi diskursif dibangun dari beberapa teori pendukung, seperti filsafat pikiran dari Gilbert Ryle dan Ludwig Wittgenstein, pendekatan retorika dari Michael Billig, etnometodologi dari Harold Garfinkel, analisis percakapan dari Harvey Sacks, dan sosiologi dari Mike Mulkay, Steve Woolgar, dan Bruno Latour. Istilah "psikologi diskursif" diciptakan untuk menunjukkan bahwa pendekatan analisis ini tidak hanya melibatkan pergeseran metodologi, tetapi juga membutuhkan pemikiran yang cukup radikal.
Belajar

Psikologi diskursif melakukan studi tentang interaksi manusia yang terjadi secara alami dan rekayasa secara eksperimental yang menawarkan cara baru untuk memahami topik dalam psikologi sosial dan kognitif seperti ingatan, identitas, dan sikap. Meskipun psikologi diskursif menganut pandangan yang berbeda tentang mentalitas manusia dari yang dikemukakan oleh psikologi arus utama, karya Edwards dan Potter pada awalnya didorong oleh ketidakpuasan mereka terhadap pandangan psikologi memperlakukan wacana. Dalam banyak studi psikologi, ucapan subjek dilihat sebagai 'jendela' dari isi pikiran dan percakapan dilihat sebagai deskripsi isi mental. Sebaliknya, psikologi diskursif melihat percakapan sebagai bentuk tindakan sosial, yaitu ungkapkan yang dilakukan oleh seseorang sebagai cara untuk berinteraksi dan berpartisipasi dalam pembentukan makna sosial. Dengan demikian, pertanyaan yang masuk akal untuk ditanyakan juga berubah.
Sebuah ilustrasi

Penelitian Edwards tentang formulasi naskah, terdapat contoh yang dapat digunakan sebagai ilustrasi dari psikologi diskursif. Psikologi sosial tradisional melihat percakapan sudah terprogram secara mental untuk mengarahkan tindakan seseorang. Sebaliknya, psikologi diskursif mempertanyakan deskripsi dibangun untuk menghasilkan serangkaian tindakan yang dianggap sebagai rutinitas standar. Sebagai contoh, dalam sebuah sesi konseling pasangan, konselor bertanya kepada istri tentang pernikahannya sebelum ia pindah ke tempat tersebut. Setelah penundaan sekitar setengah detik, istri tersebut menjawab bahwa pernikahannya kokoh dan sangat kuat, meskipun mereka sering berdebat seperti pasangan pada umumnya. Bagi psikologi diskursif, yang menarik dari jawaban istri adalah caranya mengungkapkan perdebatan yang sering terjadi antara dirinya dan pasangannya sebagai suatu yang biasa terjadi dalam kehidupan semua orang. Meskipun perdebatan dapat dianggap sebagai masalah dalam pernikahan, istri menggambarkannya sebagai suatu ciri khas dari pernikahan yang sangat stabil dan kokoh. Dalam interaksi seperti itu, aksi dan interaksi dilakukan dengan alami. Pendekatan psikologi diskursif memfokuskan pada praktik-praktik yang diatur secara lokal untuk membangun pemahaman dunia yang relevan dalam menghadapi pertanyaan hidup, seperti menentukan siapa yang bertanggung jawab dan perlu mengubah perilaku dalam konteks konseling. Dalam pandangan psikologi diskursif, penggunaan percakapan menjadi bagian integral dari dunia praktis dan moral dalam konteks akuntabilitas.
Penerapan psikologi diskursif: pendekatan lisan dan tertulis

Dalam beberapa tahun terakhir, aliran psikologi diskursif memusatkan perhatiannya pada analisis interaksi lisan, dengan mengandalkan pada prinsip dan praktik analisis percakapan. Studi ini menggunakan data dari situasi dunia nyata seperti konseling hubungan, layanan bantuan perlindungan anak, perselisihan antara tetangga, dan waktu makan keluarga, dan mengajukan pertanyaan seperti: Bagaimana seseorang dalam konseling hubungan membangun masalah sebagai sesuatu yang harus dikerjakan oleh pihak lain? Bagaimana seorang petugas perlindungan anak dalam layanan bantuan perlindungan anak mengelola tugas yang mungkin bertentangan antara menenangkan pemanggil yang sedang menangis dan pada saat yang sama mengumpulkan bukti yang cukup untuk layanan sosial untuk melakukan intervensi membantu anak yang mengalami pelecehan? Dan apa yang membuat permintaan seorang orangtua kepada anak untuk makan berbeda dari perintah, dan berbeda pula dari ancaman?
Meskipun sebagian besar penelitian psikologi diskursif saat ini menggunakan data percakapan sebagai data utama, ada juga aliran penelitian yang memperlakukan teks sebagai tempat untuk mengelola narasi/literatur aktif tentang isu-isu seperti agensi, niat, keraguan, kesalahan, keyakinan, prasangka, dan sebagainya.  Salah satu penelitian demgam pendekatan teks adalah "Who killed the Princess? Description and Blame in the British Print Press" yang dilakukan oleh Derek Edwards dan Katie MacMillan. Dalam penelitian itu, dikembangkan "pendekatan analitis wacana yang dapat diterapkan secara umum" yang terbukti sangat berguna untuk studi teks media. Penelitian psikologi diskursif tradisional mengkaji penggunaan retorik dalam data lisan, tetapi pendekatan psikologi diskursif yang lebih baru menunjukkan cara penulis menggunakan leksikon psikologis yang sama untuk menampilkan diri mereka sendiri atau orang lain sebagai individu dan/atau anggota kolektif yang lebih besar yang abnormal, irasional, tidak wajar, dan sebagainya. Pendekatan ini terbukti produktif dalam era yang ditandai dengan pertumbuhan media sosial,   SMS, aplikasi kirim foto, blog/vlog, YouTube, situs web interaktif, dan lain sebagainya. Hal itu meningkatkan peluang untuk secara eksplisit menggunakan istilah psikologis yang bersifat publik, interaksi dan terdorong secara retorik bagi banyak orang.
The Killing Vote

| The Killing Vote |
| --- | --- |
Poster promosi

Hangul: 국민사형투표 
Hanja: 國民死刑投票 
Arti harfiah: National Death Penalty Vote
Alih Aksara: Gungminsahyeongtupyo
McCune–Reischauer: Kungminsahyŏngt'up'yo
 
Genre:  Hardboiled  Thriller 
Berdasarkan: National Death Penalty Vote oleh Uhm Se-yoon and Jung Yi-pum
Ditulis oleh: Jo Yoon-young
Sutradara: Park Shin-woo
Pemeran: Park Hae-jin Park Sung-woong Lim Ji-yeon
Negara asal: Korea Selatan
Bahasa asli: Korea
Produksi
Produser eksekutif:  Lee Seul-gi (CP)  Jeon Su-jeong  Kim Eun-mi 
Produser:  Han Jeong-hwan  Kim Hee-yeol  Park Sang-hyun 
Rumah produksi:  Pan Entertainment  Studio S 
Anggaran: ₩15.36 billion
Rilis asli
Jaringan: SBS TV
The Killing Vote (Hangul: 국민사형투표) adalah seri televisi Korea Selatan yang dibintangi oleh Park Hae-jin, Park Sung-woong, dan Lim Ji-yeon. Seri televisi ini didasarkan pada webtun populer yang berjudul sama yang diserikan di Kakao Webtoon dan KakaoPage. Seri televisi ini akan ditayangkan di SBS TV setiap hari Kamis pada pukul 21:00 (WSK) setelah menayangkan dua episode pertama secara berurutan pada 10 Agustus 2023. Seri televisi ini juga tersedia untuk streaming di Amazon Prime Video di wilayah tertentu.
Pranala luar

Situs web resmi (dalam bahasa Korea)
(Inggris) The Killing Vote di HanCinema
The Killing Vote di IMDb (dalam bahasa Inggris)
The Two Sisters (seri televisi)

| The Two Sisters |
| --- | --- |
Poster promosi

Hangul: 피도 눈물도 없이 
Arti harfiah: Without Blood or Tears
Alih Aksara: Pido nunmuldo eops-i
McCune–Reischauer: P'ido nunmulto ŏpshi
 
Genre: Balas dendam
Ditulis oleh: Kim Kyung-hee
Sutradara:  Kim Shin-il  Choi Jeong-eun 
Pemeran: Lee So-yeon Ha Yeon-joo Oh Chang-seok Jang Se-hyun [ko] Park Shin-woo [ko] Jung Chan
Negara asal: South Korea
Bahasa asli: Korean
Produksi
Rumah produksi: Monster Union
Rilis asli
Jaringan: KBS2
The Two Sisters (Hangul: 피도 눈물도 없이) adalah seri televisi Korea Selatan tahun 2024 yang dibintangi oleh Lee So-yeon, Ha Yeon-joo, Oh Chang-seok, Jang Se-hyun [ko], Park Shin-woo [ko], dan Jung Chan. Seri televisi ini dijadwalkan akan tayang di KBS2 pada tanggal 22 Januari 2024, dan akan tayang dari hari Senin hingga Jumat pada pukul 19:50 (WSK).
Pranala luar

The Two Sisters di IMDb (dalam bahasa Inggris)
(Inggris) The Two Sisters (seri televisi) di HanCinema
Pemelajaran mesin daring

Artikel ini bukan mengenai daring dan luring.
Dalam ilmu komputer, pemelajaran mesin daring (bahasa Inggris: online machine learning atau online learning) adalah suatu paradigma dalam pemelajaran mesin yang menekankan pembaruan atau penyesuaian model secara dinamis seiring dengan masuknya data baru secara real-time. Dalam metode ini, pemelajar bertujuan untuk mempelajari dan meningkatkan prediktor terbaik untuk data masa depan pada setiap langkah, berbeda dengan pemelajaran lompok (batch learning) yang menggunakan seluruh himpunan data pelatihan sekaligus. Pemelajaran mesin daring umumnya digunakan ketika tidak memungkinkan secara komputasional untuk melakukan proses pelatihan di keseluruhan data himpunan sehingga memerlukan algoritma out-of-core. Selain itu, metode ini juga diterapkan dalam kondisi ketika algoritma perlu beradaptasi secara dinamis dengan pola-pola baru dalam data, atau ketika data itu sendiri dihasilkan sebagai fungsi waktu, misalnya, prediksi harga saham. Namun, perlu dicatat bahwa algoritma pemelajaran daring dapat menghadapi tantangan seperti catastrophic interference, suatu fenomena dengan pemelajaran informasi baru menghapus pengetahuan yang sudah diperoleh sebelumnya. Masalah ini dapat diatasi dengan menggunakan pendekatan incremental learning, memungkinkan algoritma untuk belajar dan beradaptasi secara iteratif tanpa mengakibatkan gangguan yang signifikan pada pola-pola yang telah dipelajari sebelumnya.
Pengenalan

Dalam konteks paradigma pemelajaran terarah, fungsi yang akan dipelajari oleh model adalah  f:X\to Y dengan  X sebagai ruang masukan (input) dan  Y sebagai label atau ruang keluaran (output). Fungsi ini diharapkan dapat memprediksi dengan baik titik-titik data yang diambil dari distribusi probabilitas bersama  p(x,y) pada  X\times Y. Namun dalam kenyataannya, pemelajar atau model tidak mengetahui true distribution  p(x,y) terhadap titik-titik data dan biasanya hanya mengakses himpunan pelatihan yang berisi titik-titik data  (x_{1},y_{1}),\ldots ,(x_{n},y_{n}). Untuk mengukur seberapa baik prediksi model, digunakan fungsi kerugian  V:Y\times Y\to \mathbb {R} , yang memberikan nilai dari selisih antara prediksi  f(x) dan nilai sebenarnya  y. Ide utamanya adalah mengubah parameter dalam fungsi  f sedemikian rupa sehingga kesalahan (loss) pada himpunan data pelatihan menjadi sekecil mungkin. Dengan cara ini, model dapat memberikan prediksi yang lebih akurat pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Bergantung pada jenis model yang digunakan, baik itu bersifat statistis maupun adversarial, dapat dirancang berbagai konsep kerugian (loss) yang mengarah pada algoritma pembelajaran yang berbeda.
Pandangan statistik pemelajaran daring

Dalam model pemelajaran statistik, sampel pelatihan  (x_{i},y_{i}) diasumsikan diambil dari true distribution  p(x,y) dengan tujuan meminimalkan "risiko" harapan
Pendekatan yang umum digunakan di situasi ini adalah memperkirakan sebuah fungsi  {\hat {f}} melalui minimasi risiko empiris atau minimasi risiko empiris yang teregularisasi (biasanya regularisasi Tikhonov). Pemilihan fungsi kerugian di sini menyebabkan munculnya beberapa algoritma terkenal, seperti algoritma least squares yang teregularisasi dan support-vector machines.
Model pembelajaran daring murni dalam kategori ini akan belajar hanya berdasarkan input baru  (x_{t+1},y_{t+1}), prediktor terbaik saat ini  f_{t}, dan beberapa informasi tambahan yang disimpan (yang biasanya diharapkan memiliki kebutuhan penyimpanan yang independen dari ukuran data pelatihan). Untuk beberapa formulasi, misalnya metode kernel, pemelajaran daring murni tidak mungkin dilakukan. Namun, terdapat suatu bentuk pemelajaran daring campuran dengan menggunakan algoritma rekursif dengan  f_{t+1} diperbolehkan bergantung pada  f_{t} dan semua titik data sebelumnya  (x_{1},y_{1}),\ldots ,(x_{t},y_{t}). Dalam kasus ini, kebutuhan ruang penyimpanan tidak lagi dapat dijamin bernilai konstan karena ruang penyimpanan tersebut memerlukan penyimpanan titik-titik data sebelumnya. Namun, solusi ini mungkin saja membutuhkan waktu komputasi yang lebih sedikit jika dibandingkan dengan teknik pemelajaran lompok (batch learning).
Strategi yang umumnya digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di atas adalah dengan belajar menggunakan kelompok kecil (mini-batch) yang memproses sebuah kelompok kecil dari  b\geq 1 titik-titik data dalam satu waktu. Strategi ini bisa dianggap sebagai pemelajaran daring semu (pseudo-online) untuk  b yang jauh lebih kecil dari total jumlah data pelatihan. Teknik ini biasanya digunakan dengan memanggil berulang pada data pelatihan untuk mendapatkan versi out-of-core yang teroptimasi dari algoritma pemelajaran mesin, seperti penurunan gradien stokastik yang ketika digabungkan dengan perambatan mundur, merupakan strategi metode pelatihan de facto untuk jaringan saraf tiruan.
Pandangan statistik pemelajaran daring > Contoh: linear least squares

Artikel utama: Linear least squares (matematika)
Contoh sederhana dari linear least squares digunakan untuk menjelaskan berbagai konsep dalam pemelajaran daring. Konsep-konsep tersebut cukup umum sehingga dapat diterapkan pada pendekatan lain. Contohnya, dengan fungsi kerugian konveks yang berbeda.
Pandangan statistik pemelajaran daring > Pemelajaran batch

Pertimbangkan terdapat fungsi linear  f dalam pemelajaran diawasi yang akan dipelajari:
dengan  x_{j}\in \mathbb {R} ^{d} adalah vektor masukan (titik-titik data atau data points) dan  w\in \mathbb {R} ^{d} adalah vektor filter linear.
Di sini tujuan yang ingin dicapai adalah menghitung vektor filter  w dengan fungsi kerugian kuadrat (square loss function):
Fungsi tersebut digunakan untuk menghitung vektor  w yang meminimalkan kerugian empiris:
dengan
Di sini,  y_{j} adalah nilai target yang bersesuaian dengan masukan  x_{j} dan berada di ruang  \mathbb {R} .
Misal,  X adalah matriks data berukuran  i\times d dan  y\in \mathbb {R} ^{i} adalah kolom nilai target setelah kedatangan  i titik-titik data.
Asumsikan matriks kovarian  \Sigma _{i}=X^{T}X dapat diinvers (jika tidak, pendekatan dengan regularisasi Tikhonov lebih disukai), solusi terbaik  f^{*}(x)=\langle w^{*},x\rangle  untuk masalah linear least squares diberikan oleh
Sekarang, perhitungan kovarian matriks  \Sigma _{i}=\sum _{j=1}^{i}x_{j}x_{j}^{T} memerlukan waktu  O(id^{2}), menginverskan matriks  d\times d memerlukan waktu  O(d^{3}), sementara perkalian sisanya memerlukan waktu  O(d^{2}), memberikan total waktu yang diperlukan sebesar  O(id^{2}+d^{3}). Ketika terdapat total  n titik di himpunan data, untuk menghitung ulang solusi setelah kedatangan dari setiap titik data  i=1,\ldots ,n, pendekatan naif akan membutuhkan waktu  O(n^{2}d^{2}+nd^{3}). Di sini bisa dilakukan alternatif dengan menyimpan matriks  \Sigma _{i}, kemudian memperbarui solusi dengan menambahkan  x_{i+1}x_{i+1}^{T} setiap kali kedatangan titik data baru, dapat menurunkan kompleksitas menjadi  O(d^{2}). Pendekatan ini menurunkan kompleksitas waktu secara keseluruhan menjadi  O(nd^{2}+nd^{3})=O(nd^{3}), tetapi dengan tambahan penyimpanan sebesar  O(d^{2}) untuk  \Sigma _{i}.
Pandangan statistik pemelajaran daring > Pemelajaran daring dengan least squares rekursif

Algoritma Recursive Least Squares (RLS) merupakan pendekatan daring (online approach) terhadap masalah least squares. Algoritma ini memungkinkan untuk menghitung solusi dari masalah least squares secara bertahap dengan memperbarui solusi setiap kali ada datapoint baru. Hal tersebut dapat ditunjukkan dengan menginisialisasi
dengan  I adalah matriks identitas.
Di setiap iterasi ke- i, algoritma akan menghitung  \Gamma _{i} dan  w_{i} dengan memperbarui solusi dari iterasi sebelumnya.
Solusi dari masalah linear least square yang diberikan pada bagian sebelumnya dapat dihitung dengan iterasi berikut:
dengan  x_{i} merupakan vektor masukan dari datapoint ke- i dan  \Gamma _{i-1} merupakan matriks kovarian dari iterasi sebelumnya. Adapun untuk vektor bobot  w_{i}  diperbarui dengan rumus
dengan  y_{i} adalah nilai target yang sesuai dengan datapoint ke- i.
Algoritma iterasi di atas dibuktikan dengan menggunakan induksi pada  i. Pembuktian tersebut juga menyatakan bahwa  \Gamma _{i}=\Sigma _{i}^{-1}. Algoritma RLS juga dapat dinilai dalam konteks filter adaptif (lihat RLS).
Kompleksitas waktu untuk  n langkah dari algoritma ini adalah  O(nd^{2}), yang jauh lebih cepat daripada kompleksitas pemelajaran batch yang sesuai. Di setiap langkah  i, perlu menyimpan matriks  \Gamma _{i}, keperluan penyimpanan ini konstan pada  O(d^{2}). Untuk kasus ketika matriks kovarian  \Sigma _{i} tidak bisa diinvers, algoritma dapat disesuaikan dengan menggunakan versi teregulasi dari fungsi kerugian  \sum _{j=1}^{n}(x_{j}^{T}w-y_{j})^{2}+\lambda ||w||_{2}^{2}. Kemudian, akan mudah menunjukkan algoritma yang sama dapat bekerja dengan  \Gamma _{0}=(I+\lambda I)^{-1} dan ketika iterasi berlangsung akan menghasilkan  \Gamma _{i}=(\Sigma _{i}+\lambda I)^{-1}.
Pandangan statistik pemelajaran daring > Stochastic gradient descent

Artikel utama: Stochastic gradient descent
Ketika formula berikut
diganti dengan
atau  \Gamma _{i}\in \mathbb {R} ^{d\times d} dengan  \gamma _{i}\in \mathbb {R} , maka algoritma tersebut berubah menjadi algoritma stochastic gradient descent (SGD). Dalam kasus ini, kompleksitas waktu untuk langkah  n berkurang menjadi  O(nd) dan kebutuhan ruang untuk setiap langkah  i adalah konstan di  O(d).
Meskipun begitu, besarnya langkah  \gamma _{i} harus dipilih dengan hati-hati untuk menyelesaikan masalah minimasi risiko harapan, sebagaimana yang telah dijelaskan di atas. Dengan memilih besar langkah peluruhan  \gamma _{i}\approx {\frac {1}{\sqrt {i}}}, didapatkan pembuktian konvergensi dari iterasi rata-rata  {\overline {w}}_{n}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}w_{i}. Skema ini merupakan salah satu kasus khusus dari optimasi stokastik yang mana merupakan salah satu masalah optimasi terkenal.
Pandangan statistik pemelajaran daring > Incremental stochastic gradient descent

Dalam praktiknya, seseorang dapat melakukan pemanggilan beberapa SGD (juga dinamakan sebagai siklus atau epoch) pada data. Algoritma yang kemudian didapatkan tersebut dinamakan sebagai incremental stochastic gradient descent dan mengikut pada iterasi
Perbedaan utama algoritma ini dengan SGD adalah pada algoritma ini terdapat sebuah sekuens  t_{i} yang dipilih untuk memutuskan titik pelatihan mana yang akan dikunjungi pada langkah ke- i yang mana sekuens ini dapat bersifat stokastik atau deterministik. Banyaknya iterasi kemudian dipisah menjadi banyak titik (tiap titik dapat dipertimbangkan lebih dari sekali). Algoritma ini dapat ditunjukkan mampu memberikan minimasi pada risiko empiris. Incremental techniques can be advantageous when considering objective functions made up of a sum of many terms e.g. an empirical error corresponding to a very large dataset.
Pandangan statistik pemelajaran daring > Metode kernel

Lihat pula: Metode kernel
Kernel dapat digunakan untuk memperluas algoritma-algoritma di atas menjadi model non-parameter (atau model yang parameter-parameternya membentuk sebuah ruang dimensi tak terhingga). Metode ini tidak bisa lagi bisa disebut sebagai pemelajaran daring penuh karena melibatkan penyimpanan seluruh titik data. Meskipun begitu, metode ini lebih cepat daripada metode brute-force. Metode kernel ini dapat digunakan untuk seluruh loss conveks yang lain, tetapi pada bagian ini pembahasan dibataskan pada square loss. Penerapan metode kernel pada square loss ditunjukkan dengan sebuah induksi sederhana yang jika  X_{i} adalah matriks data dan  w_{i} adalah keluaran setelah langkah  i dari algoritma SGD, maka,
dengan  \textstyle c_{i}=((c_{i})_{1},(c_{i})_{2},...,(c_{i})_{i})\in \mathbb {R} ^{i} dan sekuens  c_{i} memenuhi rekursi:
Perhatikan bahwa di sini  \langle x_{j},x_{i}\rangle  hanyalah kernel standar pada  \mathbb {R} ^{d}, dan prediktornya didapatkan dari bentuk
Misalkan, jika suatu kernel umum  K diperkenalkan dan prediktornya adalah
maka pembuktian yang sama juga akan menunjukkan bahwa prediktor dapat melakukan minimasi pada least square loss dengan mengganti rekursif di atas menjadi
Rumus di atas membutuhkan penyimpanan seluruh data untuk memperbarui  c_{i}. Total kompleksitas waktu untuk rekursi di atas ketika mengevaluasi titik data ke- n adalah  O(n^{2}dk), dengan  k adalah biaya yang diperlukan untuk mengevaluasi kernel dari sepasang titik. Maka, dengan penggunaan kernel di atas menjadikan pergerakan dari suatu dimensi terbatas  \textstyle w_{i}\in \mathbb {R} ^{d} menjadi sebuah kemungkinan fitur dimensi tak terbatas yang direpresentasikan oleh sebuah kernel  K dengan melakukan rekursi di ruang parameter \textstyle c_{i}\in \mathbb {R} ^{i}, yang mana dimensi di sini memiliki besar yang sama dengan himpunan data pelatihan. Secara umum, ini adalah suatu akibat dari representer theorem.
Pandangan statistik pemelajaran daring > Online convex optimization

Online convex optimization (OCO)  adalah kerangka kerja umum (framework) untuk pengambilan keputusan yang memanfaatkan convex optimization untuk menghasilkan algoritma yang efisien. Kerangka kerja ini mengikuti pola permainan (game playing berulang, sebagai berikut:
Untuk  t=1,2,...,T
Pemelajar menerima masukan  x_{t}
Pemelajar menghasilkan keluaran  w_{t} dari sebuah himpunan konveks tetap  S
Nature (alam) mengirimkan balik fungsi kerugian konveks  v_{t}:S\rightarrow \mathbb {R} .
Pemelajar mengalami kerugian  v_{t}(w_{t}) dan memperbarui modelnya
Tujuan dari OCO adalah meminimalkan regret, yaitu selisih antara akumulasi kerugian dan kerugian yang didapatkan dari titik tetap terbaik (best fixed point)   u\in S yang dapat dipilh dalam pengamatan kembali. Sebagai contoh, pertimbangkan kasus regresi linear least squares. Di sini, vektor weight didapatkan dari himpunan konveks  S=\mathbb {R} ^{d}, dan nature (alam) mengirimkan balik fungsi kerugian konveks  v_{t}(w)=(\langle w,x_{t}\rangle -y_{t})^{2}. Perhatikan bahwa di sini  y_{t} dikirim secara implisit dengan  v_{t}.
Akan tetapi, beberapa masalah prediksi daring tidak cocok dimasukkan ke dalam kerangka kerja OCO ini. Sebagai contoh, dalam klasifikasi daring, domain klaisifikasi dan fungsi kerugian, keduanya tidak bersifat konveks. Oleh karena itu, di kasus ini, teknik sederhana untuk konveksifikasi digunakan, yaitu randomisasi dan fungsi kerugian pengganti [butuh rujukan]
.
Beberapa algoritma sederhana dalam optimisasi konveks, antara lain: