Что такое обучение без учителя и какие модели используются?

Обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных, то есть без заранее известных ответов или меток. Цель — выявить скрытую структуру, закономерности или группировки в данных.

Основные модели и методы обучения без учителя:

• Кластеризация (например, алгоритмы K-средних, иерархическая кластеризация) — группировка объектов по схожести.
• Метод главных компонент (PCA) — уменьшение размерности данных с сохранением важной информации.
• Самоорганизующиеся карты (SOM) — нейросетевой метод для визуализации и кластеризации.
• Ассоциативные правила — поиск частых шаблонов и зависимостей в данных.

Пример: с помощью кластеризации можно сегментировать клиентов по поведению без заранее известных категорий.