👉 Как интегрировать несупервизорные или self-supervised сигналы в потоковой обработке данных, если метки приходят с задержкой или доступны частично

В таких условиях модель не должна простаивать, пока ждёт разметку — можно использовать несколько стратегий:

✅ Self-supervised задачи — для текста (маскированное предсказание токенов) или изображений (контрастивное обучение) модель может подстраиваться к новым распределениям данных без явных меток, постепенно улучшая представления.

✅ Буферизация с дообучением — хранить необмеченные данные, частично дообучать модель на self-supervised или старых размеченных данных, а после получения меток выполнять полное обновление.

✅ Инкрементальное кластеризование — алгоритмы вроде online k-means или потоковых версий DBSCAN позволяют отслеживать появление новых кластеров (концепт-дрифт) и адаптировать модель ещё до появления меток.

Библиотека собеса по Data Science