Обучение без учителя целесообразно применять в ситуациях, когда нет заранее известной информации о категориях или метках данных. 2

Некоторые ситуации, в которых используют такой подход:

• Сегментация клиентов. 23 Компании группируют клиентов по поведенческим и демографическим признакам, чтобы создавать персонализированные предложения и повышать эффективность маркетинговых кампаний. 3
• Обнаружение мошенничества. 3 В банках и финтех-компаниях алгоритмы обучения без учителя помогают выявлять аномалии в транзакциях, в том числе подозрительную активность. 3
• Геномика и здравоохранение. 3 Обучение без учителя помогает исследователям разбираться в сложных медицинских данных, например, находить скрытые подтипы болезней. 3
• Анализ изображений и медиа. 3 Платформы для хранения и обработки медиафайлов используют обучение без учителя для группировки объектов по визуальному или тематическому сходству. 3
• Рекомендательные системы. 23 Они объединяют товары и пользователей в группы по схожим признакам и находят, что может быть интересно конкретному человеку, даже если у него нет истории покупок. 3

Несмотря на универсальность, обучение без учителя требует осторожного применения. 3 Чтобы получить практическую пользу, важно не просто правильно применять алгоритмы, но и учитывать контекст данных и цели анализа. 3