Метод машинного обучения, при котором модель ищет скрытые закономерности, структуры или кластеры в данных без предварительных меток. Используется для исследования данных и сегментации.
**Пример:** Алгоритм автоматически сегментирует клиентскую базу на группы со схожим поведением (например, "активные онлайн-покупатели", "редкие покупатели со скидками").
Обучение без учителя (Unsupervised Learning) — это парадигма машинного обучения, при которой алгоритм обучается на неразмеченных данных, то есть на данных, у которых нет предварительно определённых 'правильных' ответов или выходных значений. Основная задача таких алгоритмов — находить скрытые структуры, закономерности, связи или распределения в наборе данных самостоятельно, без человеческого надзора или явных указаний.
В отличие от обучения с учителем, где модель изучает соответствие между входными и выходными данными, обучение без учителя направлено на понимание внутренней организации данных. Это позволяет обнаруживать кластеры схожих объектов, снижать размерность данных, выявлять аномалии или общие признаки. Методы обучения без учителя широко используются для предварительной обработки данных, когда формирование размеченного датасета является слишком дорогостоящим или невозможным.
Ключевые методы включают кластеризацию (группировку схожих объектов), снижение размерности (уменьшение количества переменных при сохранении важнейшей информации) и ассоциативные правила (нахождение взаимосвязей между элементами). Это особенно полезно для анализа больших объемов информации, где вручную выделить закономерности крайне сложно или времязатратно.