scikit-learn을 이용해 기존에 학습하는 데이터 셋이 작을때는 SVC에서 kernel로 모델을 생성했다. 하지만 샘플의 개수가 늘어남에 따라 문제가 생기기 시작했다. 그 이유는 간단하다. scikit-learn에서 이미 샘플의 수가 많으면 동작이 안된다고 명시하고 있다. 정리하면 SVC kernel은 scalable하지 않기 때문에, training set의 small subset에 적합하고, incremental/online learning을 지원하지 않는다. oneline learning은 간단하게 말하면, 모든 데이터를 한번에 모델을 학습시키는데 사용하지 않고, batch 형태로 데이터를 나누어서 학습시킨다. 기존에는 한번의 batch 작업으로 모델을 생성했다면, 여러번의 batch로 모델을..
