离线学习（Offline Learning），也称为批量学习或静态学习，是一种机器学习范式，其中模型使用预先收集和存储的完整数据集进行训练；训练过程基于静态、不变的数据，完成后模型部署到生产环境，不再根据新数据实时更新参数。这种模式强调数据处理的批量性和一次性，适用于数据变化缓慢的场景，便于模型验证、超参数优化和资源控制，避免了在线学习中的实时计算开销。
在AI产品开发中，离线学习广泛应用于推荐系统、图像分类和自然语言处理等场景，如电商平台的个性化推荐模型通常在历史数据上批量训练后部署，确保稳定性和可扩展性；随着大规模模型训练的普及，离线学习通过分布式计算框架（如Apache Spark）高效处理海量数据，成为AI产品落地的主流方法，兼顾了性能与成本效益。
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