Нестационарность в машинном обучении относится к ситуациям, когда статистические характеристики входных данных изменяются с течением времени. Это создает сложности для прогнозного моделирования и требует использования адаптивных алгоритмов, которые могут подстраиваться под изменения в информационных контекстах и распределениях вероятностей.