Open World Semi Supervised Learning

Open-World Semi-Supervised Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, das darauf abzielt, die Anwesenheit von unbeschrifteten Daten und unbekannten Kategorien zu bewältigen. Es verbessert die Generalisierungsfähigkeit des Modells, indem es eine kleine Menge an beschrifteten Daten und eine große Menge an unbeschrifteten Daten nutzt. Diese Methode erweitert nicht nur die Grenzen traditioneller semi-überwachter Lernverfahren, sondern ermöglicht auch die Erkennung und Verarbeitung neuer Kategorien in einer offenen Umgebung, was die Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Systems erhöht. Im Bereich der Computer Vision hilft dieser Ansatz bei Problemen wie hohen Kosten für die Datenaufbereitung und ungleichmäßiger Kategorieverteilung, wodurch der praktische Nutzen von Modellen in realen Szenarien gesteigert wird.