Kontinuierliches Lernen bezeichnet die Fähigkeit eines künstlichen Intelligenzsystems, schrittweise und kontinuierlich von einer stetigen Flut von Daten zu lernen. Im Gegensatz zum herkömmlichen maschinellen Lernen, bei dem ein Modell einmal trainiert und dann im Einsatz bleibt, passt sich ein kontinuierlich lernendes System laufend an neue Daten und veränderte Bedingungen an. Dies ist besonders wichtig in dynamischen Umgebungen, in denen sich die Datenverteilung im Laufe der Zeit ändert, ein Phänomen, das als „Concept Drift“ bezeichnet wird.
Ein wesentlicher Vorteil des kontinuierlichen Lernens ist die Fähigkeit, in Echtzeit zu adaptieren. Das System verarbeitet Daten entweder in Batches oder einzeln und aktualisiert das Modell schrittweise, um die Leistung beizubehalten oder sogar zu verbessern. Dies reduziert die Notwendigkeit, das Modell von Zeit zu Zeit vollständig neu zu trainieren, was Ressourcen spart und die Wartung vereinfacht.
Allerdings gibt es auch Herausforderungen. Dazu gehören die Bewältigung des „Concept Drift„, die Vermeidung des „catastrophic forgetting“ (das Vergessen früherer Kenntnisse) und die Gewährleistung der Rechen effizient. Trotz dieser Herausforderungen bietet kontinuierliches Lernen erhebliche Vorteile, insbesondere in Anwendungen wie Empfehlungssystemen, Betrugsbekämpfung und autonomer Fahrzeugsteuerung.
Für Unternehmen bedeutet dies, dass Systeme präzise und relevant bleiben, was die Wartungskosten senkt und die Effizienz steigert. Kontinuierliches Lernen ermöglicht somit effektivere und anpassungsfähigere künstliche Intelligenz Lösungen.