Robustes Online-Lernen
Robustes Online-Lernen erweitert das Framework des Online-Lernens – bei dem ein Modell nach jeder Beobachtung sequenziell aktualisiert wird – um Robustheitsmechanismen, die vor korrumpierten Labels, adversariellen Beispielen, Rauschen mit schweren Rändern und Konzeptdrift schützen. Das Ergebnis ist ein sequenzieller Lerner, der einen begrenzten Regret beibehält, selbst wenn der Datenstrom Ausreißer oder absichtliche Störungen enthält.
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Quellen
- Hazan, E. (2016). Introduction to Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Optimization, 2(3–4), 157–325. link ↗
- Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Online Learning (Adversarially and Noise-Resilient Sequential Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/robust-online-learning
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