在線上學習中，持續適應非平穩的環境和分佈變化是一個挑戰。為了有效應對這些變化，可以採用以下幾種策略：
動態模型更新：通過定期更新模型參數，根據最新的數據進行調整，確保模型能夠反映當前的環境特徵。這可以通過增量學習或在線學習技術來實現，這些技術允許模型在接收到新數據時進行即時更新。
自適應算法：使用自適應算法來調整學習率和其他超參數，以便在環境變化時保持模型的穩定性和準確性。例如，根據模型的性能指標動態調整學習率，能夠在環境變化時快速響應。
多臂賭徒問題的應用：在多臂賭徒問題的框架下，通過探索和利用的平衡來適應環境變化。這意味著在不確定的情況下，系統應該有意識地探索新的選擇，以便在環境變化時找到最佳的行動策略。
集成學習：通過集成多個模型的預測結果，可以提高系統的穩健性。這些模型可以基於不同的特徵或算法進行訓練，從而在面對分佈變化時，集成模型能夠提供更穩定的預測。
反饋機制：建立有效的反饋機制，持續監控模型的性能，並根據反饋信息進行調整。這可以包括使用人類專家的反饋來改進模型的決策過程，特別是在面對複雜或不確定的情況時。