Der Nutzer möchte selbstüberwachtes Lernen im Kontext der Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen und auf praktische KI-Governance- oder Compliance-Arbeit anwenden.
Selbstüberwachtes Lernen ist ein Machine-Learning-Ansatz, der Trainingssignale aus unbeschrifteten Daten selbst erzeugt. Er wandelt Aspekte eines unüberwachten Problems durch Erzeugung von Ersatzlabels in überwachtes Lernen um und ist nützlich, wenn beschriftete Daten knapp, aber unbeschriftete Daten reichlich vorhanden sind.
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