Основной задачей обучения без учителя является выявление скрытых структур и закономерностей в данных без предварительной разметки или меток. Это означает, что алгоритмы пытаются найти паттерны, группы или аномалии в данных, основываясь только на самой информации, содержащейся в этих данных.

Давайте подробнее рассмотрим, какие задачи могут решаться в рамках обучения без учителя:

• Кластеризация: Разделение данных на группы (кластеры), где объекты внутри одной группы более схожи друг с другом, чем с объектами из других групп. Примеры алгоритмов: K-средних, иерархическая кластеризация.
• Снижение размерности: Упрощение данных, сохраняя при этом их важные характеристики. Это может быть полезно для визуализации данных или подготовки их к дальнейшему анализу. Примеры методов: Метод главных компонент (PCA), t-SNE.
• Обнаружение аномалий: Идентификация необычных данных, которые не вписываются в общую картину. Это может быть полезно для выявления мошенничества или технических неисправностей.
• Ассоциативные правила: Поиск интересных отношений между переменными в больших наборах данных. Например, алгоритм Apriori используется для нахождения правил ассоциации в транзакционных данных.

Таким образом, обучение без учителя предоставляет мощные инструменты для анализа данных, позволяя исследователям и аналитикам находить полезные инсайты без необходимости в предварительной разметке данных.