Zyklisches Lernen bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz einen Lernprozess, der in zyklischen Phasen abläuft. Im Gegensatz zu traditionellen Lernmethoden, bei denen ein Modell einmalig trainiert wird, zeichnet sich zyklisches Lernen durch eine kontinuierliche Verbesserung des Modells über mehrere Iterationen hinweg aus. Dieser Ansatz ist besonders in Anwendungen relevant, in denen sich die Daten oder die Anforderungen im Laufe der Zeit ändern.
Bei zyklischem Lernen wird der Lernprozess in klar definierte Phasen unterteilt. Jede Phase besteht in der Regel aus drei Schritten: der Datenerfassung, der Modellanpassung und der Bewertung. In der Datenerfassungsphase werden neue Daten gesammelt, die als Input für das nächste Training dienen. In der Modellanpassungsphase wird das bestehende Modell anhand der neuen Daten aktualisiert, um seine Leistung zu verbessern. Abschließend erfolgt in der Bewertungsphase eine Überprüfung der Modellleistung, um sicherzustellen, dass die gesteckten Ziele erreicht werden.
Ein wesentlicher Vorteil des zyklischen Lernens ist seine Fähigkeit, sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Dies macht es besonders geeignet für Anwendungen in dynamischen Umgebungen, wie beispielsweise in der Robotik oder im autonomen Fahren, wo ein kontinuierliches Lernen und Anpassen unerlässlich ist. Darüber hinaus ermöglicht zyklisches Lernen eine effizientere Nutzung von Ressourcen, da das Modell nicht von Grund auf neu trainiert werden muss, sondern stattdessen auf bereits erlernten Kenntnissen aufbaut.
Zyklisches Lernen ist eng verwandt mit anderen Lernparadigmen wie dem inkrementellen Lernen oder dem Online-Lernen, bei denen das Modell schrittweise aktualisiert wird. Allerdings unterscheidet es sich durch seine strukturierten Phasen, die eine systematische und kontrollierte Verbesserung ermöglichen. Durch die Kombination aus kontinuierlicher Verbesserung und strukturierter Vorgehensweise ist zyklisches Lernen ein wichtiger Baustein für die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, sich an veränderte Anforderungen anzupassen und langfristig effektiv zu bleiben.