Некоторые преимущества использования unsupervised learning (обучения без учителя) в анализе больших данных:

• Автоматическое обнаружение паттернов. 4 Unsupervised learning может выявлять скрытые структуры в данных без необходимости предварительной разметки. 4 Это особенно полезно в ситуациях, когда разметка данных трудоёмка или невозможна. 4
• Гибкость. 14 Методы unsupervised learning могут применяться к различным типам данных и задач. 4 Например, они могут быть использованы для анализа текстов, изображений, временных рядов и других типов данных. 4
• Снижение затрат. 4 Нет необходимости в размеченных данных, что снижает затраты на сбор и разметку данных. 4 Это особенно важно для компаний с ограниченными ресурсами, которые не могут позволить себе разметку больших объёмов данных. 4
• Эффективность в исследовательском анализе данных. 1 Unsupervised learning позволяет понять и обобщить основные характеристики набора данных без каких-либо предварительных предположений. 1
• Возможность адаптации к новым данным. 1 Модели unsupervised learning могут динамически подстраиваться под изменения в структуре данных со временем, что повышает их полезность в реальных приложениях, где статические модели могут быстро стать устаревшими. 1