Was ist Semi-Supervised Learning?
Eine Technik des maschinellen Lernens, bei der beschriftete und unbeschriftete Daten zum Trainieren von Modellen kombiniert werden. Dieser Ansatz kann von Vorteil sein, wenn markierte Daten knapp sind, aber eine große Menge an nicht markierten Daten zur Verfügung steht.
