Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus ohne vorherige Kennzeichnung oder Kategorisierung von Trainingsdaten arbeitet. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem der Algorithmus mit gelabelten Daten trainiert wird, versucht ein unüberwachter Lernalgorithmus, Muster und Strukturen in den Daten selbstständig zu erkennen, um Einsichten oder entspechende Erkenntnisse zu gewinnen.
Bei der Clusteranalyse werden ähnliche Datenpunkte in Gruppen oder Clustern zusammengefasst, ohne dass die Gruppen im Voraus bekannt sind. Diese Technik wird verwendet, um natürliche Gruppierungen in Daten zu identifizieren, z. B. Kundensegmente in einem Marketingdatensatz oder Anomalien hinsichtlich von Netzwerkaktivitäten.
Dimensionsreduktionstechniken wie Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder t-SNE werden verwendet, um die Dimensionalität von Daten zu reduzieren und gleichzeitig die relevanten Informationen beizubehalten. Dadurch können komplexe Datensätze visualisiert und interpretiert werden, ohne dass die genaue Struktur der Daten im Voraus bekannt sein muss.
Unüberwachtes Lernen kann verwendet werden, um Assoziationsregeln zwischen verschiedenen Variablen in einem Datensatz zu identifizieren. Zum Beispiel können Supermarktdaten analysiert werden, um zu verstehen, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden, um Cross-Selling-Strategien zu entwickeln.
Unüberwachtes Lernen wird auch für die Anomalieerkennung verwendet, bei der Abweichungen von normalen Mustern oder Verhalten in Daten identifiziert werden, ohne dass spezifische Anomalien im Voraus bekannt sind. Diese Technik wird häufig in der Cyber-Security eingesetzt, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.
Unüberwachtes Lernen ist eine leistungsstarke Methode des maschinellen Lernens, die es ermöglicht, Muster und Strukturen in Daten zu entdecken, ohne dass gelabelte Trainingsdaten erforderlich sind. Diese Technik wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, um nähere Einblicke zu gewinnen, unauffällige Muster zu erkennen und drängende Probleme zu lösen, wenn die genaue Struktur der Daten nicht oder nur unzureichend bekannt ist.
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