Unüberwachtes Lernen, auch bekannt als unsupervised Machine Learning, verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um nicht gekennzeichnete Datensätze zu untersuchen und zu kategorisieren. Diese Algorithmen erkennen ohne menschliche Hilfe Datencluster oder verborgene Muster. Es ist die geeignete Lösung für explorative Datenanalysen, Cross-Selling-Strategien, Kundensegmentierung und Bilderkennung aufgrund seiner Fähigkeit, Ähnlichkeiten und Unterschiede in Informationen zu finden. Es kann Dinge erkennen, die der menschliche Verstand nicht wahrnehmen kann. Die Ergebnisse einer unüberwachten Aufgabe können zur Gründung einer völlig neuen Branche oder eines Unternehmens führen. Im Vergleich zur überwachten Lernaufgabe ist es weniger komplex. Da in diesem Fall niemand die Kennzeichnungen interpretieren muss, gibt es weniger Komplikationen. Ungekennzeichnete Daten können relativ einfach beschafft werden. Es ist jedoch teurer, da möglicherweise menschliche Hilfe benötigt wird, um die Muster zu verstehen und sie mit dem Domänenwissen zu verknüpfen.
Was ist unüberwachtes Lernen?