Celem poniższej pracy jest porównanie skuteczności działania algorytmów wsadowych i strumieniowych; w szczegolności skupiając się na różnych implementacjach tych samych algorytmów. Dokonano przeglądu literatury, w której znajdowały się wcześniej przeprowadzane badania na ten temat. Na tej podstawie opracowano i przeprowadzono eksperymenty, które pozwoliły na zbadania skalowalności, czasu nauki i skuteczności predykcji algorytmów. Wykazano, że algorytmy strumieniowe uczą się zwykle znacznie szybciej, odnosząc podobne wyniki predykcji do ich wsadowych odpowiedników. Jednak różnica w czasie nauki jest może mocno zależeć od użytego zbioru danych; wsadowe algorytmy odnoszą lepsze wyniki czasowe dla niektórych typów danych.