Halbüberwachte Zeitreihenklassifikation

Semi-supervised Time Series Classification ist eine Methode der Zeitreihenanalyse, die eine kleine Menge an beschrifteten Daten mit einer großen Menge an unbeschrifteten Daten kombiniert. Das Ziel ist es, die Genauigkeit und die Generalisierungsfähigkeit von Klassifikationsmodellen durch die Nutzung des potenziellen strukturellen Informationsgehalts in den unbeschrifteten Daten zu verbessern. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll in Szenarien, in denen die Kosten für die Datenaufbereitung hoch sind oder die Beschriftung der Daten schwierig zu erlangen ist. Er wird in verschiedenen Bereichen wie Finanzprognose, medizinische Diagnose und industrielle Überwachung weit verbreitet eingesetzt.