逐次学習させる場合と、新規で全データを学習させる場合とでは、結果は変わらないよね？
逐次学習（オンライン学習）と新規で全データを使って再トレーニングする場合の結果は、理論的には近いものになりますが、完全に同じにはなりません。主な違いは、逐次学習では新しいデータがモデルに与えられるたびにモデルが更新され、それにより最新の情報を反映します。新規で全データを使って再トレーニングする場合は、全てのデータを使って一括で再学習を行うため、データ全体に対して一度に最適化されたモデルが得られます。
逐次学習の利点は、新しいデータが追加されるたびにモデルが進化し、変化するデータに柔軟に対応できることです。一方で、新規で全データを使って再トレーニングする場合、モデルの変更が大規模であり、計算資源と時間がかかることがあります。
どちらの方法が適しているかは、具体的な状況やデータの性質に依存します。データが急激に変化する場合や、新しいデータが頻繁に追加される場合は逐次学習が役立ちます。一方で、データの変化が緩やかであり、全データを使って一貫性のあるモデルが必要な場合は新規で全データを使って再トレーニングする方が適しているかもしれません。