⚙️ Training & Optimierung
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Semi-supervised Learning
Semi-supervised Learning nutzt eine kleine Menge gelabelter Daten und eine große Menge ungelabelter Daten. Man trainiert erst auf den wenigen Labels, lässt das Modell dann die ungelabelten Daten vorhersagen ('Pseudo-Labeling') und trainiert damit weiter. Effizient, wenn Daten billig, aber Labels teuer sind.
