{"id":192207,"date":"2024-02-05T12:24:23","date_gmt":"2024-02-05T11:24:23","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=192207"},"modified":"2024-02-02T12:45:46","modified_gmt":"2024-02-02T11:45:46","slug":"kontinuierliches-lernen-continual-learning-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/kontinuierliches-lernen-continual-learning-was-ist-das","title":{"rendered":"Kontinuierliches Lernen (continual learning): Was ist das?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"192207\" class=\"elementor elementor-192207\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6734e5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e6734e5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-856b051 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"856b051\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Continual Learning er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten in der sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden \u00c4ra der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es Modellen, sich nach und nach an neue Daten anzupassen, ohne das zuvor erworbene Wissen zu verlieren. Flexibel und belastbar, entwickeln sich Systeme des kontinuierlichen Lernens harmonisch mit den Ver\u00e4nderungen in der realen Welt. Dieser Artikel untersucht die Schl\u00fcsselprinzipien des kontinuierlichen Lernens, seine Anwendungen sowie die Herausforderungen und L\u00f6sungen f\u00fcr die dynamische Zukunft der Daten.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b29b8c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3b29b8c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e51772 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6e51772\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist lebenslanges Lernen \/ Continual Learning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30b3042 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"30b3042\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>Continual Learning (CL)<\/strong> ist ein Ansatz im <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/featuretools-das-werkzeug-das-das-feature-engineering-mit-machine-learning-automatisiert\">Machine Learning, der als &#8222;kontinuierliches Lernen&#8220; oder &#8222;lebenslanges Lernen&#8220;<\/a> \u00fcbersetzt werden kann. Es wird manchmal auch als Incremental Learning oder Lifelong Learning (inkrementelles Lernen bzw. lebenslanges Lernen) bezeichnet.<\/p><p>Die Idee hinter CL ist es, den menschlichen Geist nachzuahmen, bei dem wir unser ganzes Leben lang weiter lernen und fr\u00fcher erworbene Informationen als Grundlage f\u00fcr neues Lernen dienen. Im Gegensatz zum traditionellen Lernen, bei dem<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datasets-top-5-websites-fuer-qualitativ-hochwertige-datensaetze\"> Modelle auf einem festen Datensatz trainiert werden,<\/a> k\u00f6nnen sich die Modelle beim kontinuierlichen Lernen laufend anpassen und aktualisieren, wenn neue Daten verf\u00fcgbar werden, ohne von vorne anfangen zu m\u00fcssen.<\/p><p>Das Ziel des <strong>kontinuierlichen Lernens<\/strong> ist es, dass Modelle in Szenarien, in denen sich die Daten im Laufe der Zeit entwickeln oder \u00e4ndern, flexibler, anpassungsf\u00e4higer und belastbarer sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c63f8b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7c63f8b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cab9657 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cab9657\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Reden wir \u00fcber Datengr\u00f6\u00dfen... <\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c17fb48 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c17fb48\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es ist offensichtlich, dass Daten immer weiter zunehmen, jeden Tag haben wir mehr und mehr davon und Unternehmen m\u00fcssen in der Lage sein, sie zu nutzen. Die Frage, die sich nat\u00fcrlich stellt, ist, wie wir sicherstellen k\u00f6nnen, dass unsere <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\">Machine-Learning-Modelle<\/a> immer mehr Daten verarbeiten k\u00f6nnen und gleichzeitig rechnerisch effizient oder zumindest nachhaltig sind.<\/p><p>Die Antwort ist, dass man in der Lage sein muss, Daten zu verarbeiten und sie dann wieder loswerden zu k\u00f6nnen. Genauso wie biologische Systeme es tun: Es w\u00e4re f\u00fcr einen Menschen unm\u00f6glich, Tausende von Informationen langfristig zu verarbeiten und zu speichern!<\/p><p>Daher ist es wichtig, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\">Machine-Learning-Modelle<\/a> wie den menschlichen Geist zu betrachten, der die Informationen, die er aufnimmt, filtern kann, das Wichtige beh\u00e4lt und darauf aufbaut.<\/p><p>Und obwohl die Rechenleistung immer weiter steigt, sind wir laut <strong>IDC (International Data Group)<\/strong> kurz davor, die Menge der erzeugten Informationen \u00fcber die Kapazit\u00e4t der Informationen, die wir speichern k\u00f6nnen, hinaus zu steigern. Bis zum Jahr 2025 wird die Datengenerierungsrate 160 ZO (Zettabytes) erreichen, von denen nur 3 bis 12 % gespeichert werden k\u00f6nnen. Das bedeutet, dass die Daten sofort verarbeitet werden m\u00fcssen, auch auf die Gefahr hin, dass sie f\u00fcr immer verloren gehen.<\/p><p>Aus diesem Grund ist <strong>Continual Learning<\/strong> nicht nur eine M\u00f6glichkeit, die Rechenlast, die Modelle darstellen k\u00f6nnen, zu optimieren, indem man sie nicht jedes Mal neu trainiert, wenn neue Daten vorliegen, sondern es ist auch eine M\u00f6glichkeit, Daten zu verarbeiten, bevor sie m\u00f6glicherweise verloren gehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdc43d6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"bdc43d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/apprentissage-continue.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9931bdc elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9931bdc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beherrsche das kontinuierliche Lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42b3306 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"42b3306\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05c60ea elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05c60ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die wichtigsten Ziele von Continual Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-753b5fa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"753b5fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem wir das kontinuierliche Lernen\/ <strong>Continual Learning<\/strong> definiert und \u00fcber seine Vorteile gesprochen haben, schauen wir uns einmal die Hauptziele an:<\/p><ul><li><strong>Flexibilit\u00e4t des Modells.<\/strong> Indem Modelle sich kontinuierlich an neue Daten anpassen k\u00f6nnen, macht kontinuierliches Lernen Modelle flexibler und besser an dynamische Situationen anpassbar.<\/li><li><strong>Bewahrung des Wissens.<\/strong> Durch kontinuierliches Lernen soll das katastrophale Vergessen verhindert werden, ein Problem, bei dem Modelle zuvor gelerntes Wissen vollst\u00e4ndig vergessen, wenn sie mit neuen Daten aktualisiert werden.<\/li><li><strong>Einsparung von Ressourcen.<\/strong> Anstatt das Modell jedes Mal, wenn Aktualisierungen auftreten, von Grund auf mit dem kompletten Datensatz zu trainieren, werden beim <strong>kontinuierlichen Lernen<\/strong> Ressourcen gespart, indem nur inkrementelle Anpassungen vorgenommen werden.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7193459 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7193459\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1239b1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b1239b1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Herausforderungen des lebenslangen Lernens<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d4fdee elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0d4fdee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Auch wenn <strong>Continual Learning<\/strong> die ideale Antwort auf m\u00f6gliche Probleme mit der Datengr\u00f6\u00dfe in der Zukunft zu sein scheint &#8211; wie bei allem im Leben -, gibt es auch einige Herausforderungen, die ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen, um zuverl\u00e4ssige und leistungsstarke Ergebnisse zu erzielen:<\/p><ul><li><strong>Katastrophale Vergesslichkeit.<\/strong> Wenn neue Daten vorgelegt werden, m\u00fcssen die Modelle verhindern, dass fr\u00fcheres Wissen vergessen wird. Ans\u00e4tze wie die Verwendung externer Speicher oder das erneute Training mit alten Daten mit geringerer Gewichtung f\u00fcr die neuen Aufgaben k\u00f6nnen helfen, dieses Problem zu mindern.<\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/ai-fine-tuning-alles-ueber-diese-spezialisierungstechnik-von-kis\">Feinabstimmung (fine tuning).<\/a> Um das Modell an die neuen Daten anzupassen, ist normalerweise eine Feinabstimmung der Gewichte erforderlich. Dies kann jedoch schwierig sein, wenn es heterogene Daten und Aufgaben gibt.<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/fine-tuning-vs-prompt-engineering-zwei-techniken-zur-optimierung-der-ki\"> Adaptive Feintuning<\/a>&#8211; oder Meta-Lerntechniken k\u00f6nnen verwendet werden, um diese Variabilit\u00e4t besser zu bew\u00e4ltigen.<\/li><li><strong>Unpraktikabilit\u00e4t von Speichern.<\/strong> In manchen F\u00e4llen kann die Menge der akkumulierten Daten zu gro\u00df werden, um im Speicher abgelegt werden zu k\u00f6nnen.<\/li><li><strong>Die Verwendung von Techniken zur Wissenskonsolidierung<\/strong> oder intelligenten Stichproben kann diese Situation effektiv bew\u00e4ltigen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c85761 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0c85761\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30f0f2b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"30f0f2b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einige konkrete Anwendungen von Continual Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d16c08 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1d16c08\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Continual Learning<\/strong> findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, in denen sich die Daten st\u00e4ndig ver\u00e4ndern. Um nur einige zu nennen, haben wir u.a. :<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/das-transformer-neural-network-eine-revolution-im-nlp-bereich\">Spracherkennung und Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP)<\/a>. CL erm\u00f6glicht es Modellen, sich an neue Ausdr\u00fccke, W\u00f6rter und Konzepte anzupassen, wenn diese gel\u00e4ufig werden.<\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn\">Bildverarbeitung durch den Computer.<\/a> St\u00e4ndig werden neue Bilder und Videos generiert. Durch kontinuierliches Lernen k\u00f6nnen sich die Modelle aktualisieren, um neue Objekte, Szenen oder andere neu entstehende visuelle Merkmale zu erkennen.<\/li><li>Systeme f\u00fcr das<strong> Online-Lernen<\/strong>. Sie k\u00f6nnen aufgrund von Nutzerinteraktionen aktualisiert werden.<\/li><li>Kontinuierliches Lernen ist entscheidend, um die Modelle des maschinellen Lernens an neue Informationen \u00fcber die Vorlieben und das Verhalten der Nutzer anzupassen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19d4d26 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"19d4d26\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/apprentissage_continu.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9224824 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9224824\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d800da elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8d800da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Schlussfolgerung - Continual Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e53e24 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4e53e24\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Continual Learning<\/strong> ist ein vielversprechender Ansatz im Machine Learning, um die Anpassungsf\u00e4higkeit von Modellen an sich st\u00e4ndig \u00e4ndernde und wachsende Daten zu verbessern.<\/p><p>Indem es den Modellen erm\u00f6glicht, sich schrittweise an neue Informationen anzupassen, ebnet kontinuierliches Lernen den Weg f\u00fcr flexiblere Systeme, die sich besser an dynamische Umgebungen anpassen k\u00f6nnen.<\/p><p>Trotz der damit verbundenen Herausforderungen zeigen die j\u00fcngsten Fortschritte in diesem Bereich, dass kontinuierliches Lernen eine vielversprechende Richtung ist, um Machine-Learning-Systeme in einer sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernden Welt agiler und leistungsf\u00e4higer zu machen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-867f148 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"867f148\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Einen ML-Lehrgang beginnen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34de61f elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"34de61f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist lebenslanges Lernen?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Idee hinter CL ist es, den menschlichen Geist zu imitieren, in dem wir unser ganzes Leben lang weiterlernen und in dem fr\u00fcher erworbene Informationen als Grundlage f\u00fcr neue Lernprozesse dienen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist das Ziel des lebenslangen Lernens?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Das Ziel des kontinuierlichen Lernens ist es, Modelle flexibler, anpassungsf\u00e4higer und widerstandsf\u00e4higer in Szenarien zu machen, in denen sich die Daten im Laufe der Zeit entwickeln oder \u00e4ndern.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wie n\u00fctzlich ist kontinuierliches Lernen in der Datenwissenschaft?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Kontinuierliches Lernen ist nicht nur ein Weg, um die Rechenlast, die Modelle darstellen k\u00f6nnen, zu optimieren, indem man sie nicht jedes Mal neu trainiert, wenn man neue Daten hat, sondern es ist auch ein Weg, um Daten zu verarbeiten, bevor sie m\u00f6glicherweise verloren gehen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was sind die Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr kontinuierliches Lernen?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Kontinuierliches Lernen findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, in denen sich die Daten st\u00e4ndig ver\u00e4ndern. 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