AI-skolan
Unsupervised learning är en typ av maskininlärning där modellen tränas på data som inte är märkt med rätta svar. Istället för att lära sig förutsäga ett specifikt utfall letar modellen efter dolda mönster, grupperingar eller strukturer i datan på egen hand. Vanliga metoder är klustring och dimensionsreduktion.
Exempel
En näthandelssajt kan använda unsupervised learning för att automatiskt gruppera kunder baserat på köpbeteende — utan att i förväg bestämma vilka grupper som finns. Resultatet kan bli segment som "frekventköpare av elektronik", "säsongshandlare" och "priskänsliga kunder", som sedan används för riktad marknadsföring.
ML