Semi-Supervised Learning kombiniert wenige gelabelte mit vielen ungelabelten Daten — es holt aus knappem Label-Budget das Maximum heraus.
Was bedeutet Semi-Supervised Learning?
Mischform: Das Modell lernt aus wenigen gelabelten und vielen ungelabelten Daten. Die kleinen gelabelten Mengen geben die Richtung vor, die große ungelabelte Menge verfeinert das Verständnis der Datenstruktur.
Abgrenzung — worauf es ankommt
Es ist Supervised Learning für die Praxis: Labels sind teuer (Expertenzeit!), Rohdaten sind billig. Semi-Supervised holt aus wenig Label-Budget das Maximum heraus.
Beispiel aus der Praxis
Radiologie: 500 von Fachärzten annotierte Aufnahmen (teuer) + 50.000 unannotierte Aufnahmen aus dem Archiv (gratis) ergeben zusammen ein deutlich besseres Diagnosemodell als die 500 allein.
Zum Weiterdenken
Typischer Mechanismus: Das an den gelabelten Daten trainierte Modell labelt die ungelabelten Daten selbst vor („Pseudo-Labeling“), die sichersten Vorhersagen wandern als neue Trainingsbeispiele in die nächste Runde.
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