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Halbüberwachtes Lernen

Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, 16. Mai 2024.

 

Definition:

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Halbüberwachtes Lernen bezieht sich auf eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus zwar über eine begrenzte Menge an gelabelten Trainingsdaten verfügt, aber auch Zugriff auf eine größere Menge an ungelabelten Daten hat, um sein Modell zu verbessern. Dies ermöglicht es dem Algorithmus, sowohl aus den vorhandenen gelabelten Daten als auch aus den ungelabelten Daten zu lernen und somit bessere Vorhersagen zu treffen.

Das Konzept des Halbüberwachten Lernens

Im Bereich der Kognitionswissenschaft, Künstlichen Intelligenz und Kognitiven Informatik spielt das Konzept des halbüberwachten Lernens eine bedeutende Rolle. Doch was verbirgt sich eigentlich hinter diesem Begriff?

Was bedeutet halbüberwachtes Lernen?

Beim halbüberwachten Lernen handelt es sich um eine Lernmethode in der Künstlichen Intelligenz, die sich zwischen dem überwachten und dem unüberwachten Lernen positioniert. Beim überwachten Lernen werden dem Algorithmus Datensätze präsentiert, die bereits mit den richtigen Antworten versehen sind, sodass der Algorithmus diese Muster erkennen und darauf trainiert werden kann. Beim unüberwachten Lernen dagegen werden dem Algorithmus Daten ohne vorgegebene Antworten präsentiert, und er muss selbst Muster und Strukturen erkennen.

Beim halbüberwachten Lernen hingegen werden dem Algorithmus nur teilweise gelabelte Daten präsentiert. Das bedeutet, dass ein Teil der Eingabedaten mit den entsprechenden Ausgabewerten versehen ist, während der andere Teil ungelabelt bleibt. Durch die Kombination von beidem soll der Algorithmus in der Lage sein, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, auch wenn nicht alle Daten gelabelt sind.

Anwendungsgebiete des halbüberwachten Lernens

Das Konzept des halbüberwachten Lernens findet in verschiedenen Bereichen Anwendung. Besonders in Situationen, in denen das Labeln von Daten sehr aufwendig oder teuer ist, kann das halbüberwachte Lernen eine effiziente Alternative darstellen. Beispielsweise in der medizinischen Bildgebung, wo es sehr zeitaufwendig sein kann, Bilder manuell zu annotieren, kann das halbüberwachte Lernen eingesetzt werden, um aus einer Kombination von gelabelten und ungelabelten Bildern zu lernen.

Auch im Bereich der Spracherkennung oder der Analyse von Textdaten kann das halbüberwachte Lernen nützlich sein. Indem der Algorithmus aus einer Mischung von gelabelten und ungelabelten Texten lernt, kann er besser in natürlicher Sprache agieren und Zusammenhänge verstehen.

Insgesamt bietet das Konzept des halbüberwachten Lernens eine interessante Möglichkeit, um auch mit unvollständigen oder teuren Daten effektive Machine-Learning-Modelle zu trainieren und anzuwenden. Durch die Kombination von Überwachtem, Unüberwachtem und Halbüberwachtem Lernen können Algorithmen vielseitiger und robuster werden.

 

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