Learning on the Flow – Stream Mining in KI-Systemen

Moderne maschinelle Lernsysteme arbeiten zunehmend mit kontinuierlichen Datenströmen, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Ohne Methoden, die sich an Konzeptverschiebungen und Ressourcenbeschränkungen anpassen können, werden Modelle in der Praxis schnell unzuverlässig. In unserer vierteiligen Stream-Mining-Reihe untersuchen Lamarr-Forscher Grundlagen, effiziente Ensemble-Methoden, Streaming Gradient Boosting und praktische Tools wie CapyMOA und zeigen, wie Online-Lernen robuste, adaptive und produktionsreife KI-Systeme ermöglicht.