KAPITEL 7
Autoencoder
Die ersten sechs Kapitel dieses Buchs haben sich damit beschäftigt, wie man Unsupervised Learning einsetzt, um Dimensionsreduktion zu erreichen. Die behandelten Konzepte helfen Ihnen dabei, Anwendungen zu erstellen, um Anomalien zu erkennen und Gruppen basierend auf Ähnlichkeiten zu segmentieren. Unsupervised Learning kann jedoch noch viel mehr. Ein Bereich, in dem sich unüberwachtes Lernen besonders auszeichnet, ist die Merkmalsextraktion (engl. Feature Extraction). Das ist eine Methode, mit der sich eine neue Merkmalsdarstellung aus einem ursprünglichen Merkmalssatz generieren lässt. Die neue Merkmalsdarstellung ist eine gelernte Darstellung und wird verwendet, um die Performance bei überwachten Lernproblemen zu verbessern. ...
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