{"id":1659,"count":4,"description":"Moderne maschinelle Lernsysteme arbeiten zunehmend mit kontinuierlichen Datenstr\u00f6men, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Ohne Methoden, die sich an Konzeptverschiebungen und Ressourcenbeschr\u00e4nkungen anpassen k\u00f6nnen, werden Modelle in der Praxis schnell unzuverl\u00e4ssig. 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 erm\u00f6glicht.","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/blog-kategorie\/stream-mining\/","name":"Learning on the Flow \u2013 Stream Mining in KI-Systemen","slug":"stream-mining","taxonomy":"blog-category","parent":0,"meta":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category\/1659","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category"}],"about":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/taxonomies\/blog-category"}],"wp:post_type":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog?blog-category=1659"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}