Multimodale Klassifikation

Multi-modale Klassifizierung ist eine Maschinenlern-Technik, die Daten aus mehreren Modalitäten integriert, um eine Klassifizierung durchzuführen. Ihr Ziel ist es, die Genauigkeit und Robustheit von Modellen durch die Kombination von Informationen aus verschiedenen Quellen wie visuellen, textuellen und audiovisuellen Daten zu verbessern. Diese Technologie bietet erhebliche Vorteile in komplexen Szenarien, indem sie eine umfassendere Datenperspektive bietet, und wird in Bereichen wie Sentimentanalyse, medizinischer Diagnose und Multimedia-Inhalts-Empfehlungen weit verbreitet eingesetzt. Sie steigert so die Zuverlässigkeit und Effizienz der Entscheidungsfindung.