Библиографическое описание:Адаптивное машинное обучение в реальном времени: методы борьбы с отклонением концептов в потоковых данных : доклад, тезисы доклада / А. С. Прудкий, К. Е. Жевлакова, В. В. Кукарцев. - [Б. м. : б. и.], 2026. - Текст : непосредственный // Студенчество и наука: ступень к познанию : Материалы XXX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. - Чебоксары, 2026. - С. 121-122. - ISBN 9785908083775.
Аннотация:Статья исследует современные подходы к адаптивному машинному обучению в условиях реального времени, акцентируя внимание на проблеме отклонения концептов в потоковых данных. Рассматриваются основные методы обнаружения и коррекции отклонения данных, позволяющие моделям сохранять точность при работе с нестационарными информационными потоками. Анализируются алгоритмы онлайн-обучения, адаптивные пороговые механизмы и техники инкрементального обновления моделей. Обсуждаются перспективы внедрения этих методов в системы мониторинга, прогнозирования и автоматизации, а также вызовы, связанные с вычислительной сложностью и задержками обработки.
The article explores modern approaches to adaptive machine learning in real-time environments, focusing on the problem of concept drift in streaming data. It examines the main methods for detecting and correcting data drift, which allow models to maintain accuracy when working with non-stationary information streams. The article analyzes online learning algorithms, adaptive threshold mechanisms, and incremental model update techniques. It also discusses the potential applications of these methods in monitoring, forecasting, and automation systems, as well as the challenges associated with computational complexity and processing delays.
