More Than Semi-supervised Learning, Fachbücher von Zenglin Xu, Irwin King, Michael R. Lyu

Das Buch "More Than Semi-supervised Learning" bietet eine umfassende Analyse des semi-supervised learning (SSL), einem bedeutenden Forschungsbereich im maschinellen Lernen. Es thematisiert die Herausforderungen, die sich aus der Annahme ergeben, dass unbeschriftete und beschriftete Daten die gleiche Verteilung teilen. Diese Annahme kann in vielen praktischen Anwendungen fehlerhaft sein, insbesondere wenn unbeschriftete Daten aus einem verwandten, aber unterschiedlichen Bereich stammen oder irrelevante Informationen enthalten. Das Buch gliedert sich in zwei Teile: Der erste Teil untersucht die grundlegenden Annahmen des SSL und schlägt effiziente Algorithmen vor, während der zweite Teil drei Lernframeworks behandelt, die sich mit verschiedenen Szenarien unbeschrifteter Daten befassen. Es richtet sich an Forscher und Studierende, die in Bereichen mit einer Fülle unbeschrifteter Daten tätig sind, wie Computer Vision, Bioinformatik, Web Mining und natürliche Sprachverarbeitung.