Bayesian Online Learning
Bayesian online learning wendet Bayes'sche Inferenz sequenziell an: mit jeder neu eintreffenden Beobachtung wird die aktuelle Posterior-Verteilung über die Modellparameter zum Prior für das nächste Update. Das Ergebnis ist ein prinzipienfester probabilistischer Rahmen, der durchgängig kalibrierte Unsicherheitsschätzungen beibehält und sich somit gut für Streaming- und nicht-stationäre Datenszenarien eignet.
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Quellen
- Opper, M. (1998). A Bayesian approach to on-line learning. In D. Saad (Ed.), On-Line Learning in Neural Networks (pp. 363–378). Cambridge University Press. link ↗
- Sato, M. (2001). Online model selection based on the variational Bayes. Neural Computation, 13(7), 1649–1681. DOI: 10.1162/089976601750265045 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Online Learning (Sequential Posterior Update). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/bayesian-online-learning
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