Glossar
Unsupervised Learning
ML-Ansatz, der verborgene Muster ohne gelabelte Daten entdeckt. In Layer 5 für verhaltensbasierte Archetypen-Identifikation.
Definition
Unsupervised Learning ist das Machine-Learning-Paradigma, bei dem Algorithmen verborgene Muster in Daten ohne gelabelte Beispiele entdecken. Anders als überwachtes Lernen (das „das ist eine Katze“-Labels braucht) findet unüberwachtes Lernen Struktur von selbst. Sentient OS nutzt Unsupervised Learning in Layer 5 (Pattern Recognition) für archetypales Clustering: Der Algorithmus entdeckt Verhaltenssegmente – „Die skeptischen Innovatoren“, „Die Impuls-Explorer“ – aus Persona Vectors ohne vordefinierte Kategorien. Keine demografischen Labels, keine Umfragedaten; die Daten offenbaren die Segmente. Unsupervised Learning skaliert auf Millionen von Entitäten und passt sich sich änderndem Verhalten an. Es ist die Grundlage von Audience Intelligence, die über Demografie hinausgeht.
Warum es wichtig ist
Unsupervised Learning ist der Weg, wie Sentient Archetypen entdeckt. Keine Labels nötig – die Daten offenbaren Verhaltenssegmente, die Handeln vorhersagen.
Verwandte Seiten
Verwandte Begriffe
Archetypal Clustering
Unüberwachtes Lernen zur Identifikation verhaltensbasierter Cluster wie „Die skeptischen Innovatoren“ statt demografischer Gruppen.
Machine Learning
KI-Systeme, die Muster aus Daten lernen. Sentient nutzt unüberwachtes Lernen für archetypische Entdeckung.
Persona Vectors
Mathematische Darstellung von Kunden als Punkte im komplexen Raum; ermöglicht berechenbare Ähnlichkeit und Abstand.
Customer Segmentation
Zielgruppen in Gruppen einteilen. Sentient geht mit verhaltensbasierten Archetypen über Demografie hinaus.
Vector Spaces
Hochdimensionale mathematische Räume, in denen Akteure, Produkte und Kampagnen zu „Persona Vectors“ werden. Mathematik statt Datenbanken.
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Sieh, wie diese Konzepte in Sentient OS zum Leben erweckt werden.