Jak działa uczenie nienadzorowane?
Nienadzorowane uczenie sien to rodzaj algorytmo oczenia maszynowego, który nie wymaga oznakowanych danych i wykorzystuje techniki eksploracji danych w celo uczenia się z danych nieoznakowanych. W nienadzorowanym uczeniu się dane są grupowane lub organizowane na podstawie podobnych cech. Grupa lub zbiór danych jest następnie wykorzystywany do znalezienia korelacji i wzorców między danymi, które stają się kryteriami nauki. Ten proces pomaga algorytmowi uczyć się bez wcześniejszych danych treningowych, co odróżnia go od algorytmuw uczenia nadzorowanego. Nauczone modele są następnie wykorzystywane do dokonywania predykcji. Predykcje dokonywane przez algorytm nienadzorowanego uczenia się zależą od dostenpnych danych oraz zdolności algorytmu do identyfikowania korelacji i wzorców.