Unbeaufsichtigtes Repräsentationslernen ist ein Begriff aus der Künstlichen Intelligenz und wird häufig im Bereich Big Data und Smart Data verwendet. Dabei geht es darum, wie Maschinen oder Computerprogramme aus großen Datenmengen selbstständig Muster und Zusammenhänge erkennen – ganz ohne dass der Mensch ihnen vorgibt, worauf sie achten sollen.
Im Gegensatz zu beaufsichtigtem Lernen, wo ein Mensch die richtigen Antworten vorzeigt, arbeitet das unbeaufsichtigte Repräsentationslernen eigenständig. Zum Beispiel kann eine Künstliche Intelligenz Millionen an Bildern auswerten und darin automatisch Gemeinsamkeiten entdecken, etwa dass viele Bilder von Hunden ähnliche Merkmale haben. So findet die KI heraus, wie eine “Hundeform” aussieht, ohne dass ihr jemals explizit gesagt wurde, was ein Hund ist.
Dieses Verfahren hilft Unternehmen dabei, versteckte Strukturen in ihren Daten zu erkennen – zum Beispiel um Kundengruppen zu identifizieren, Trends zu entdecken oder Produkte besser auf Nutzerwünsche abzustimmen. Besonders in Zeiten immer größerer Datenmengen ist das unbeaufsichtigte Repräsentationslernen ein wichtiges Werkzeug für die digitale Transformation und Innovation.
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