Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell Muster und Struktur in Daten findet, die keine Beschriftungen oder vorgegebenen richtigen Antworten haben.
Was Unüberwachtes Lernen bedeutet
Beim unüberwachten Lernen gibt es keine Musterlösung. Das Modell bekommt Rohdaten und soll darin selbstständig Struktur entdecken - typischerweise, indem es ähnliche Elemente gruppiert oder ungewöhnliche erkennt.
Gibst du einem Modell zum Beispiel Daten zu Tausenden Kunden ohne Beschriftungen, könnte es sie anhand gemeinsamen Verhaltens in natürliche Segmente gruppieren. Niemand hat diese Gruppen vorher festgelegt - das Modell hat sie in den Daten gefunden.
Warum Unüberwachtes Lernen wichtig ist
Unüberwachtes Lernen ist eine Schlüsselidee dafür, wie KI mit rohen, unbeschrifteten Daten umgeht - und das sind die meisten Daten in der echten Welt. Es zu kennen rundet dein Verständnis davon ab, wie KI lernt.
Häufig gestellte Fragen
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