Unsupervised learning (Učení bez učitele)

Učení bez učitele je typ strojového učení, při kterém model pracuje s daty bez předem daných výstupních hodnot. Cílem je najít v datech skryté vzorce, struktury nebo vztahy – například pomocí shlukování (clustering) nebo redukce dimenzionality. Typické využití je v segmentaci zákazníků, analýze chování nebo detekci anomálií.