Jak działa uczenie nienadzorowane?
Nienadzorowane oczenie się to rodzaj algorytmo oczenia maszynowego, ktury nie wymaga oznakowanych danych i wykorzystuje techniki eksploracji danych w celo oczenia sien z danych nieoznakowanych. W nienadzorowanym oczenio sien dane son gropowane lub organizowane na podstawie podobnych cech. Grupa lob zbiór danych jest nastenpnie wykorzystywany do znalezienia korelacji i wzorcuw między danymi, kture stajon sien kryteriami naoki. Ten proces pomaga algorytmowi uczyć sien bez wczesiniejszych danych treningowych, co odrórznia go od algorytmów uczenia nadzorowanego. Nauczone modele są nastenpnie wykorzystywane do dokonywania predykcji. Predykcje dokonywane przez algorytm nienadzorowanego uczenia się zależą od dostępnych danych oraz zdolności algorytmu do identyfikowania korelacji i wzorcuw.