Der Begriff Semi-Supervised Learning stammt aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Semi-Supervised Learning bedeutet auf Deutsch \u201eteil\u00fcberwachtes Lernen\u201c und ist eine Methode, mit der Computer selbstst\u00e4ndig aus Daten lernen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichem \u201eSupervised Learning\u201c, wo jede Information (zum Beispiel Tausende Fotos von Katzen und Hunden, die alle eindeutig beschriftet sind) vom Menschen gekennzeichnet wird, arbeitet Semi-Supervised Learning mit nur wenigen gekennzeichneten Daten und einer gro\u00dfen Menge an unbeschrifteten Daten. Das spart viel Zeit und Kosten, weil nicht jedes einzelne Bild oder jede Information von einem Menschen \u00fcberpr\u00fcft werden muss.<\/p>\n
Ein einfaches Beispiel: Stellen Sie sich vor, eine Firma m\u00f6chte ihre E-Mails automatisch nach \u201eSpam\u201c und \u201eNicht-Spam\u201c sortieren. Sie hat nur 100 E-Mails, die bereits als \u201eSpam\u201c oder \u201eNicht-Spam\u201c markiert sind, aber Tausende sind noch nicht markiert. Semi-Supervised Learning hilft, diese unmarkierten E-Mails zu analysieren und die Kategorisierung zu verbessern, indem es Muster erkennt.<\/p>\n
Dadurch wird die k\u00fcnstliche Intelligenz effizienter und kann schneller wertvolle Entscheidungen treffen, selbst wenn nur wenig vorbereitete Daten zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"