Streamingmodelle

StreamingModelle bezeichnet Modelle des maschinellen Lernens, die Datenströme in einer fortlaufenden oder online Lernumgebung verarbeiten. Sie lernen incrementell aus neu eintreffenden Beispielen, statt auf großen, statischen Batch-Datensätzen. Ziel ist eine schnelle Inferenz und eine kontinuierliche Anpassung an neue Muster, oft unter begrenzten Ressourcen und mit geringer Latenz.

Typische Eigenschaften sind Online-Lernen, inkrementelle Updates, Robustheit gegenüber Konzeptdrift, und oft eine Beschränkung von Speicher und Rechenleistung. Viele StreamingModelle werden kontinuierlich bewertet, zum Beispiel mit prequentialen Methoden, bei denen jeder neue Fall sowohl als Test als auch als Training dient.

Wesentliche Ansätze umfassen Online-Entscheidungsbäume (z. B. Hoeffding-Trees), Online-Linearmodelle mit stochastischem Gradienten, inkrementelle Clustering-Verfahren und adaptives Ensemble-Lernen. Es gibt spezialisierte Drift-Detektoren (DDM, EDDM), die Veränderungen in der Datenverteilung erkennen. Einige Modelle kombinieren Batch- und Streaming-Ansätze, um Stabilität und Skalierbarkeit zu erhöhen.

Anwendungsfelder umfassen Finanztransaktionen und Betrugserkennung, Netzwerksicherheit, Sensor- und IoT-Daten, Anomalieerkennung sowie Echtzeit-Empfehlungssysteme. Infrastrukturell unterstützen Stream-Processing-Engines wie Apache Flink oder Kafka Streams das Sammeln und Vorverarbeiten von Daten und ermöglichen Online-Lernen; Bibliotheken wie River bieten Funktionalität für Online-Modelle.

Herausforderungen sind Konzeptdrift, sich ändernde Verteilungen, eingeschränkter Speicher, Latenz- und Datenschutzanforderungen. Die Evaluation erfolgt oft präquential, mit Metriken wie Präzision, Recall und Drift-Detektoren, um die aktuelle Leistungsfähigkeit zu überwachen.

Historisch entstanden StreamingModelle aus dem Online-Lernen der 1990er Jahre und aus Forschungen zu Datenströmen. Wichtige Referenzen sind MOA, River und Arbeiten zu Hoeffding-Bäumen; heute sind Streaming-Modelle ein aktives Feld der Praxis und Forschung, besonders in Echtzeit-Systemen und Edge-Computing.