KAPITEL 10
Empfehlungsdienste mit beschränkten Boltzmann-Maschinen
Weiter oben in diesem Buch haben wir mit Unsupervised Learning die zugrunde liegende (verdeckte) Struktur in nicht gelabelten Daten gelernt. Im Speziellen haben wir durch Dimensionsreduktion ein hochdimensionales Dataset auf eines mit weniger Dimensionen reduziert und ein Anomalieerkennungssystem aufgebaut. Ein weiteres Thema war Clustering, bei dem Objekte gruppiert werden, je nachdem, wie ähnlich oder unähnlich sie einander sind.
Jetzt kommen wir zu Generative Unsupervised Models, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung aus einem Original-Dataset lernen und anhand dieser Verteilung Rückschlüsse auf zuvor nicht gesehene Daten ziehen. In späteren Kapiteln generieren wir mit derartigen ...
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