Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Kategorie von Machine-Learning-Algorithmen, die Muster in ungelabelten Daten ohne menschliche Intervention entdecken, um verborgene Strukturen, Beziehungen oder Anomalien zu finden.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Im Gegensatz zum überwachten Lernen, das gelabelte Daten benötigt, arbeitet das unüberwachte Lernen ausschließlich mit Rohdaten. Das Hauptziel ist es, die inhärente Struktur der Daten zu verstehen. Dies ist besonders nützlich für die Datenexploration, die Vorverarbeitung oder wenn das Labeling von Daten unmöglich oder zu teuer ist.
Synonyme / Tags
- Unsupervised Learning
- Mustererkennung (ungelabelt)
- Strukturerkennung
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