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Datenannotation bezeichnet den Prozess der systematischen Kennzeichnung von Rohdaten mit erklärenden Informationen, um maschinelles Lernen, Datenanalyse und KI-Anwendungen zu ermöglichen und zu verbessern.

Trainingsdaten sind strukturierte oder unstrukturierte Datensätze, die verwendet werden, um Algorithmen des maschinellen Lernens zu trainieren und Modelle zu entwickeln. Sie bilden die Basis für die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen.

Unüberwachtes Lernen ist eine zentrale Methode des maschinellen Lernens, bei der Algorithmen Muster und Strukturen in unbeschrifteten Daten erkennen, ohne explizite Zielvorgaben. Es ermöglicht die Analyse großer Datenmengen zur Entdeckung von Zusammenhängen und zur Datenvorverarbeitung.

Unüberwachtes Lernen ist ein zentraler Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen Muster und Strukturen in Daten erkennen, ohne dass diese mit Labels oder Zielwerten versehen sind. Es ermöglicht die Analyse großer Datenmengen ohne vorherige Annotation und findet breite Anwendung in der Datenanalyse, Mustererkennung und KI.