Да, обучить модель искусственного интеллекта (ИИ) возможно, если нет размеченных данных. 13

Для этого используется обучение без учителя (Unsupervised Learning). 13 Алгоритм пытается найти скрытые структуры в данных. 1 Этот метод полезен для задач кластеризации и снижения размерности данных. 1

Также можно применить полусупервайзинговое обучение (Semi-supervised Learning), которое комбинирует размеченные и неразмеченные данные. 1 Это позволяет улучшить качество модели, особенно когда размеченные данные ограничены. 1

Ещё один вариант —  трансферное обучение (Transfer Learning). 1 Оно позволяет использовать знания, полученные на одной задаче, для решения другой задачи. 1 Это особенно полезно, когда мало данных для новой задачи. 1