Unbeschriftete Daten: Ihre Bedeutung und Herausforderungen beim maschinellen Lernen verstehen

Unbeschriftet bezieht sich auf etwas, das weder mit einem Etikett noch mit einem Namen versehen ist. Im Kontext des maschinellen Lernens sind unbeschriftete Daten Daten, die nicht klassifiziert oder mit einer bestimmten Kategorie oder Klasse versehen wurden. Diese Art von Daten wird auch als „unüberwachte“ Daten bezeichnet, da sie keiner Überwachung oder Anleitung durch einen menschlichen Bediener unterliegen.

Im Gegensatz dazu handelt es sich bei gekennzeichneten Daten um Daten, die manuell klassifiziert oder mit einer bestimmten Kategorie oder Klasse versehen wurden. Diese Art von Daten wird zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet und ist für überwachtes Lernen unerlässlich.

Beispiele für unbeschriftete Daten sind:

1. Bilder ohne Text oder Beschriftung.
2. Audioaufnahmen ohne Transkripte oder Tags.
3. Sensormesswerte von einem Gerät ohne Kontext oder Interpretation.
4. Social-Media-Beiträge ohne Kategorisierung oder Tags. Die Arbeit mit unbeschrifteten Daten kann schwierig sein, da es keine klare Anleitung für deren Analyse oder Interpretation gibt. Jüngste Fortschritte beim maschinellen Lernen haben es jedoch ermöglicht, mithilfe von Techniken wie Clustering, Anomalieerkennung und Dimensionsreduktion Erkenntnisse und Bedeutungen aus unbeschrifteten Daten zu extrahieren.