Как обучение без учителя применяется в современных алгоритмах машинного обучения?

Обучение без учителя в современных алгоритмах машинного обучения применяется для решения следующих задач: itglobal.com cloud.ru

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