Jak funguje učení bez učitele?
Nesupervizované učení je typ algoritmu strojového učení, který nepotřebuje označená data a používá techniky průzkumu dat k učení z neoznačených dat. V nesupervizovaném učení jsou data shlukována nebo organizována na základě podobných charakteristik. Shluk nebo skupina dat je pak použita k nalezení korelací a vzorů mezi daty, které se pak stávají naučenými kritérii. Tento proces pomáhá algoritmu učit se bez jakýchkoli předchozích trénovacích dat, což ho odlišuje od algoritmů supervizovaného učení. Naučený model je pak použit k predikcím. Predikce provedené nesupervizovaným učícím algoritmem závisí na dostupných datech a schopnosti algoritmu identifikovat korelace a vzory.