Bayesian Semi-supervised Learning
Bayesian Semi-supervised Learning ist ein probabilistisches Framework, das sowohl einen kleinen Satz gelabelter Daten als auch einen größeren Pool ungelabelter Beobachtungen verwendet, um Modellparameter zu inferieren und Vorhersagen zu treffen. Indem fehlende Labels als latente Variablen behandelt und Priors über Parameter gelegt werden, quantifiziert es auf natürliche Weise Unsicherheit, während es gleichzeitig ungelabelte Daten zur Verbesserung der Generalisierung nutzt.
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Quellen
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
- Zhu, X., Ghahramani, Z., & Lafferty, J. (2003). Semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML), 912–919. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Semi-supervised Learning (Probabilistic Inference with Labeled and Unlabeled Data). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/bayesian-semi-supervised-learning
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