Unsupervised Learning

Beim unüberwachten Lernen arbeitet ein Modell mit Daten, für die keine richtigen Antworten oder Labels vorliegen. Es versucht stattdessen, eigenständig Ähnlichkeiten, Gruppen oder Muster zu erkennen.

Wofür das Verfahren genutzt wird

Unsupervised Learning eignet sich besonders für Datenanalyse, Clustering, Anomalieerkennung oder die Erkundung unbekannter Strukturen. Es hilft dabei, Ordnung in große, unstrukturierte Datenmengen zu bringen.

Unterschied zum überwachten Lernen

Im Gegensatz zu Supervised Learning gibt es keine festen Zielvorgaben. Das Modell lernt nicht anhand richtiger Lösungen, sondern durch das selbstständige Erkennen von Mustern in den Daten.

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