Konceptdrift avser i första hand ett inlärningsscenario som övervakas online när förhållandet mellan indata och målvariabeln ändras över tiden. Förutsatt en allmän kunskap om övervakad lärande i denna artikel, vi karakteriserar adaptiv inlärningsprocesser; kategorisera befintliga strategier för att hantera konceptdrift; översikt de mest representativa, distinkta och populära tekniker och algoritmer; diskutera utvärderingsmetoder för adaptiva algoritmer; och presentera en uppsättning illustrativa tillämpningar. Undersökningen täcker de olika aspekterna av konceptdriften på ett integrerat sätt för att reflektera över den befintliga spridda tekniken. Det syftar därför till att ge en omfattande introduktion till konceptet drift anpassning för forskare, branschanalytiker och praktiker.
Här liknar metoden ett övervakat inlärningsscenario där förhållandet mellan indata och målvariabeln ändras över tid REF.
A survey on concept drift adaptation
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}