Proceedings of the International scientific and practical conference ―Oxford 2026: Science and Education Today‖ (March 9-11, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. - Oxford, United Kingdom, 2026. - 239 p.

49 основою для проєктування потокових систем навчання та стандартизованого опису адаптаційних процедур у наукових публікаціях. Ключові слова: потокове навчання, дрейф понять, дрейф ознак, зсув апріорних імовірностей, адаптація моделі, ансамблі. Потокове машинне навчання оперує послідовністю спостережень , де – вектор ознак, – цільове значення. Для нестаціонарних потоків характерна часово-змінна статистична природа даних: змінюється спільний розподіл випадкової пари , тобто , що призводить до порушення припущень стаціонарності та зниження прогностичної здатності моделі в експлуатації [1, с. 1]. Попри значний обсяг досліджень, у прикладних реалізаціях вибір механізмів адаптації часто здійснюється евристично, без явного зіставлення між типом дрейфу та способом реагування [2, с. 2]. Метою роботи є систематизація типів дрейфу у потокових даних та визначення відповідності між типом дрейфу і класом механізмів адаптації. Наукова новизна полягає в побудові мапи відповідності для чотирьох ключових категорій змін (дрейф ознак, дрейф понять, зсув апріорних імовірностей, повторюваний дрейф) з прив‘язкою до чотирьох класів адаптації (віконування, ансамблювання, буфер повтору, двомодельні схеми), що дозволяє уніфікувати опис навчальних стратегій незалежно від конкретної реалізації алгоритму [1, с. 2]. Дрейф у потоці доцільно розрізняти за тим, яка складова розподілу змінюється в часі [1, с. 1], [3, с. 23]: 1) дрейф ознак (зсув розподілу ознак): змінюється, тоді як залишається відносно сталим; 2) дрейф понять: змінюється , тобто змінюється залежність цільового значення від ознак; 3) зсув апріорних імовірностей: змінюється , що впливає на оптимальні пороги рішень і калібрування;