Was bedeutet "Selbsttrainingsmethode"?

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Self-Training ist 'ne Technik im Machine Learning, um die Leistung von Modellen zu verbessern, besonders wenn nicht viel beschriftete Daten vorhanden sind. Bei dieser Methode wird ein Modell zuerst mit einer kleinen Menge an beschrifteten Daten trainiert. Nach dem ersten Training macht das Modell Vorhersagen für neue, unbeschriftete Daten und generiert sogenannte "Pseudo-Labels."

Das Modell trainiert sich dann selbst neu, indem es sowohl die ursprünglichen beschrifteten Daten als auch die neuen pseudo-beschrifteten Daten nutzt. Dieser Prozess hilft dem Modell, aus mehr Beispielen zu lernen und erhöht die Genauigkeit, ohne dass eine große Menge an beschrifteten Daten nötig ist.

Self-Training ist besonders nützlich für Sprachen oder Bereiche, wo es schwierig oder teuer ist, beschriftete Daten zu bekommen. Durch die effektive Nutzung einer kleineren Menge an beschrifteten Beispielen hilft Self-Training, die Ergebnisse in Aufgaben wie Spracherkennung oder Textkategorisierung zu verbessern.