Was ist unüberwachtes Lernen?

Kategorie: Künstliche Intelligenz und ihre Disziplinen
Glossareintrag zum Thema: Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen gehört zu den grundlegenden Konzepten der künstlichen Intelligenz (KI) und bezieht sich auf ein Verfahren, bei dem ein Algorithmus aus unlabeled Datensätzen Muster und Strukturen eigenständig erkennt, ohne dass die Daten vorher klassifiziert oder gelabelt wurden.

Die Herkunft des Begriffs ist eng mit der Entwicklung von KI-Technologien verknüpft, die darauf abzielen, Algorithmen zu trainieren, um auf nicht gelabelten Datensätzen zu lernen. Dies ermöglicht es der KI, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren, ohne menschliches Eingreifen.

Im Kontext von KI und maschinellem Lernen wird unüberwachtes Lernen häufig in Anwendungen eingesetzt, in denen große ungelabelte Datensätze vorliegen, wie beispielsweise in der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung und der Datenanalyse. Durch die Anwendung von unüberwachtem Lernen können Algorithmen eigenständig Muster und Strukturen in den Daten erkennen und daraus Erkenntnisse gewinnen, die für die Entwicklung von KI-Systemen und -Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind.

Synonyme oder verwandte Begriffe für unüberwachtes Lernen in der KI sind unter anderem selbstorganisiertes Lernen, auto-assoziatives Lernen oder Clustering. Während unüberwachtes Lernen und überwachtes Lernen beide Ansätze des maschinellen Lernens darstellen, besteht der wesentliche Unterschied darin, dass beim überwachten Lernen die Trainingsdaten gelabelt sind, während beim unüberwachten Lernen die Daten nicht gelabelt sind.

Abkürzungen oder Akronyme, die im Zusammenhang mit unüberwachtem Lernen in der KI verwendet werden, sind UUL oder UL. Es ist wichtig zu beachten, dass unüberwachtes Lernen in verschiedenen Bereichen der KI und des maschinellen Lernens Anwendung findet und zu einer Vielzahl von Anwendungen führt, die von der automatischen Klassifizierung von Daten bis hin zur Erkennung von Mustern in komplexen Datensätzen reichen.

Im Allgemeinen ist unüberwachtes Lernen ein grundlegendes Konzept in der KI, das auf die eigenständige Erkennung von Mustern und Strukturen in ungelabelten Daten abzielt. Durch die Anwendung von unüberwachtem Lernen können Algorithmen eigenständig Erkenntnisse gewinnen, die für die Entwicklung von KI-Systemen und -Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind.