記事「データサイエンスとML（第32回）：AIモデルを最新の状態に保つ、オンライン学習」についてのディスカッション
この記事のために、あなたが使用しているpythonのバージョンを尋ねました。私はそれをインストールし、ライブラリの競合があります。
コンフリクトの原因は
ユーザは protobuf==3.20.3 を要求しました。
onnx 1.17.0 は protobuf>=3.20.2 に依存しています。
onnxconverter-common 1.14.0はprotobuf==3.20.2に依存します。
その後、提案されたとおりにバージョンを編集したところ、別のインストールエラーが発生しました。
これを解決するには、次のことを試してみてください：
1. 指定したパッケージバージョンの範囲を緩める。
2. パッケージのバージョンを削除して、pipが依存関係の衝突を解決できるようにする。
コンフリクトの原因
ユーザが指定した protobuf==3.20.2
onnx 1.17.0 は protobuf>=3.20.2 に依存しています。
onnxconverter-common 1.14.0 は protobuf==3.20.2 に依存します。
tensorboard 2.18.0 は protobuf!=4.24.0 および >=3.19.6 に依存します
tensorflow-intel 2.18.0 は protobuf!=4.21.0, !=4.21.1, !=4.21.2, !=4.21.3, !=4.21.4, !=4.21.5, <6.0.0dev and >=3.20.3 に依存します。
これを解決するには、次のことを試してみてください：
1. 指定したパッケージバージョンの範囲を緩める。
2. パッケージのバージョンを削除して、pip が依存関係の衝突を解決できるようにする。
より詳しい指示をお願いします。
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新しい記事「データサイエンスとML（第32回）：AIモデルを最新の状態に保つ、オンライン学習」はパブリッシュされました:
オンライン機械学習とは、モデルがリアルタイムでデータストリームから継続的に学習する機械学習手法です。これは、時間の経過とともに予測アルゴリズムを適応させ、新しいデータが追加されるたびにモデルが更新される動的なプロセスです。この手法は、取引データのような急速に変化するデータが豊富な環境において、タイムリーで正確な予測を提供できるため、非常に重要です。
取引データを扱う際、モデルをいつ、どの頻度で更新すべきかを判断するのは常に難しい課題です。 たとえば、過去1年間のビットコインデータで訓練されたAIモデルがある場合、最近の情報が外れ値と見なされる可能性があります。特に、この暗号通貨が先週、新たな最高値を更新したことを考慮すると、その影響は大きいでしょう。
通常、外国為替市場の通貨ペアは歴史的に特定の範囲内で上下動する傾向がありますが、NASDAQ100やS&P500といった指数、さらには個別株式は、長期的に上昇し続け、新たな最高値を更新する傾向があります。
作者: Omega J Msigwa