Was sind einige Beispiele für halbüberwachtes Lernen?
Halbüberwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, das zwischen überwachtem Lernen (bei dem alle Daten beschriftet werden) und unüberwachtem Lernen (bei dem keine Daten beschriftet werden) liegt. Beim halbüberwachten Lernen lernt der Algorithmus aus einer Kombination einer kleinen Menge beschrifteter Daten und einer großen Menge unbeschrifteter Daten. Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei der Beschaffung
Algorithmen für maschinelles Lernen können lernen, neue, unsichtbare Daten vorherzusagen oder zu klassifizieren. Was beinhaltet der Entwurf von Vorhersagemodellen unbeschrifteter Daten?
Der Entwurf von Vorhersagemodellen für unbeschriftete Daten beim maschinellen Lernen umfasst mehrere wichtige Schritte und Überlegungen. Unbeschriftete Daten beziehen sich auf Daten, die keine vordefinierten Zielbezeichnungen oder -kategorien haben. Das Ziel besteht darin, Modelle zu entwickeln, die neue, unsichtbare Daten basierend auf Mustern und Beziehungen, die aus den verfügbaren Daten gelernt wurden, genau vorhersagen oder klassifizieren können