Unsupervised Learning

Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell aus einem Satz von nicht gekennzeichneten Daten lernt. Es sucht nach Mustern, Strukturen oder Zusammenhängen in den Daten, ohne auf vorgegebene Antworten oder Labels angewiesen zu sein. Unsupervised Learning wird oft verwendet, um verborgene Muster zu entdecken, Daten zu segmentieren oder eine komprimierte Darstellung der Daten zu erstellen. Es ermöglicht explorative Analysen und kann wertvolle Einblicke in große und komplexe Datensätze liefern. Ein anderer Ansatz hierzu ist supervised Learning (überwachtes Lernen).