文章 "数据科学和机器学习（第 32 部分）：保持您的 AI 模型更新，在线学习"
我问你这篇文章使用的是什么版本的 python，我安装了它，但出现了库冲突。
冲突的原因是
用户请求 protobuf==3.20.3
onnx 1.17.0 依赖于 protobuf>=3.20.2
onnxconverter-common 1.14.0 依赖于 protobuf==3.20.2
然后我按照建议编辑了版本，结果又出现了安装错误。
要解决这个问题，你可以尝试
1. 放宽你指定的软件包版本范围
2. 删除软件包版本，让 pip 尝试解决依赖冲突。
造成冲突的原因是
用户请求 protobuf==3.20.2
onnx 1.17.0 依赖于 protobuf>=3.20.2
onnxconverter-common 1.14.0 依赖于 protobuf==3.20.2
tensorboard 2.18.0 依赖于 protobuf!=4.24.0 和 >=3.19.6
tensorflow-intel 2.18.0 依赖于 protobuf!=4.21.0, !=4.21.1, !=4.21.2, !=4.21.3, !=4.21.4, !=4.21.5, <6.0.0dev 和 >=3.20.3
要解决这个问题，您可以尝试
1. 放宽你指定的软件包版本范围
2. 删除软件包版本，让 pip 尝试解决依赖冲突问题
请提供更多说明
我能说清楚到底是什么原因造成的吗？
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在线机器学习是一种机器学习方法，其中模型从实时点数据流中增量学习。这是一个动态过程，会随时间推移调整其预测算法，允许模型随新数据的到来而变化。这种方法在数据丰富、且快速扩展的环境中非常重要，譬如在交易数据中，在于它能提供及时准确的预测。
在处置交易数据时，总是很难判定更新模型的正确时间、以及更新频率，举例，如果您去年依据比特币训练了人工智能模型，考虑到这种加密货币上周刚刚创下新高，最近的信息可能会被机器学习模型当作异常值。
不同于在特定范围历史内上下波动的外汇工具，纳斯达克 100 指数、标准普尔 500 指数、和其它同类工具及股票往往会上涨，并触及新的峰值。
作者：Omega J Msigwa