Unsupervised Mnist

Die Unsupervised MNIST-Aufgabe zielt darauf ab, den MNIST-Datensatz mit unsupervisierten Lernmethoden zu modellieren, um die intrinsische Struktur und die Merkmalsrepräsentationen der Daten zu entdecken. Diese Aufgabe basiert nicht auf Kennzeichnungen und verbessert durch Techniken wie Clustering und Dimensionsreduktion die Generalisierungsfähigkeit und das Verständnis des Modells für die Daten. Dadurch stellt sie einen wichtigen Forschungs- und Anwendungsbereich dar.