Обучение без учителя в современных алгоритмах машинного обучения применяется для решения следующих задач: 15

• Кластеризация. 15 Группировка объектов на основе их сходства. 1 Например, сегментация аудитории для персонализированных маркетинговых кампаний. 4
• Обнаружение аномалий. 25 Для этого нейросеть сначала обучают на нормальных данных, и, когда в реальности она встречается с выбросами, то должна об этом сигнализировать. 2 Так можно быстро обнаруживать необычное поведение покупателей, например резкий рост спроса на конкретный товар. 2
• Нахождение ассоциаций. 2 Нейросеть может определить критерии похожести одних объектов на другие и строить связи. 2 Например, рекомендовать товары в дополнение к купленным. 2
• Понижение размерности. 14 Уменьшение количества признаков или переменных в данных, сохраняя при этом их существенные характеристики, например, для ускорения обучения моделей. 4
• Предварительная обработка данных, в том числе для разделения наборов на части и уменьшения количества объектов в наборах. 5