Online Semi-supervised Learning
Online Semi-supervised Learning kombiniert die inkrementelle Ein-Durchlauf-Natur des Online-Lernens mit der Fähigkeit, unbeschriftete Daten neben spärlichen beschrifteten Beobachtungen zu nutzen. Es ist für Szenarien konzipiert, in denen Daten als Strom eintreffen und die Beschriftung jeder Instanz teuer oder unpraktisch ist – wie bei der Echtzeitklassifizierung von Webinhalten, Sensorwerten oder Beiträgen in sozialen Medien.
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Quellen
- Goldberg, A., Li, M., & Zhu, X. (2008). Online manifold regularization: A new learning setting and empirical study. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), pp. 393–407. Springer. link ↗
- Semi-supervised learning. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Semi-supervised Learning (Stream-based Learning with Partial Labels). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-semi-supervised-learning
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