Neprižiūrimas mokymasis randa modelius ir struktūrą nebažymėtuose duomenys (be nurodytų atsakymų) — atrandant grupes, sumažinant dimensijas arba nustačius anomalijas savarankiškai. Jis naudojamas, kai turite duomenis, bet jokių etiketių, norint atskleisti paslėptą struktūrą.
Kaip veikia neprižiūrimas mokymasis
UNSUPERVISED → learn from data WITHOUT labels (no given correct answers):
→ the algorithm finds STRUCTURE/patterns in the data on its own
→ no 'right answer' to learn from → it discovers groupings, relationships, or representations
→ for: exploring data, finding hidden structure, when labels are unavailable/expensive
