VowpalWabbit: Различия и масштабируемость

Привет, ребята: Я пытаюсь выяснить, как «состояние» VowpalWabbit поддерживается по мере роста размера нашего входного набора. В типичной среде машинного обучения, если у меня есть 1000 входных векторов, я ожидал бы отправить их все сразу, дождаться завершения фазы построения модели, а затем использовать модель для создания новых прогнозов.

В VW, похоже, "онлайн" природа алгоритма сдвигает эту парадигму, делая ее более производительной и способной к корректировке в реальном времени.

1) Как реализована эта модификация модели в реальном времени?

2) Увеличивает ли VW ресурсы по отношению к общему размеру входных данных с течением времени? То есть, когда я добавляю больше данных в свою модель VW (когда она небольшая), начинают ли вычисления корректировки в реальном времени дольше, когда совокупное количество входных векторов признаков увеличивается до 1000, 10000 или миллионов?