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Datenknappheit bezeichnet unzureichende Datenmengen für das Training von Machine-Learning-Modellen oder umfassende Analysen, was die Entwicklung präziser KI-Systeme behindert. Entdecken Sie Ursachen, Auswirkungen und Techniken zur Überwindung von Datenknappheit in KI und Automatisierung.
Few-Shot Learning ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, der es Modellen ermöglicht, genaue Vorhersagen mit nur einer kleinen Anzahl von gelabelten Beispielen zu treffen. Im Gegensatz zu traditionellen überwachten Methoden konzentriert er sich auf die Generalisierung aus begrenzten Daten und nutzt Techniken wie Meta-Lernen, Transferlernen und Datenaugmentation.
Ein Generatives Gegnerisches Netzwerk (GAN) ist ein maschinelles Lern-Framework mit zwei neuronalen Netzwerken – einem Generator und einem Diskriminator –, die darum konkurrieren, Daten zu erzeugen, die von echten Daten nicht zu unterscheiden sind. Eingeführt von Ian Goodfellow im Jahr 2014, werden GANs häufig für Bildgenerierung, Datenaugmentation, Anomalieerkennung und mehr eingesetzt.
