1 Frage zu Privilegiert

Priviligiertes Lernen, auch bekannt als "privileged learning", ist ein Konzept im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell während des Trainings Zugang zu zusätzlichen Informationen hat, die im realen Anwendungsszenario nicht verfügbar sind. zusätzlichen Informationen können beispielsweise korrekten Aus für bestimmte Eingaben oder zusätzliche Merkmale sein, die das Modell bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Das Ziel des privilegierten Lernens ist es, die Leistung des Modells zu verbessern, indem es von diesen zusätzlichen Informationen profitiert. In der Praxis wird dies oft in Szenarien eingesetzt, in denen es schwierig oder teuer ist, große Mengen an gelabelten Daten zu sammeln. Durch den Einsatz von privilegierten Informationen kann das Modell effizienter lernen und bessere Vorhersagen treffen, wenn es mit neuen, ungesehenen Daten konfrontiert wird. Ein Beispiel für privilegiertes Lernen könnte in der Bildverarbeitung vorkommen, wo ein Modell während des Trainings Zugang zu zusätzlichen Bildmerkmalen hat, die bei der Klassifizierung von Objekten helfen, diese Merkmale jedoch nicht in der realen Anwendung zur Verfügung stehen.