В каких областях машинного обучения используется обучение без учителя?

Обучение без учителя (Unsupervised Learning) применяется в разных областях машинного обучения, среди них:

• Сегментация клиентов. 2 Компании используют алгоритмы кластеризации для группировки клиентов по поведенческим и демографическим признакам. 2 Это позволяет создавать персонализированные предложения и повышать эффективность маркетинговых кампаний. 2
• Обнаружение мошенничества. 2 В банках и финтех-компаниях обучение без учителя применяется для обнаружения аномалий в транзакциях. 2 Такие алгоритмы помогают выявлять подозрительную активность, включая новые схемы мошенничества. 2
• Геномика и здравоохранение. 2 Обучение без учителя помогает исследователям разбираться в сложных медицинских данных. 2 Например, при анализе данных о генной экспрессии такие методы позволяют находить скрытые подтипы болезней. 2
• Анализ изображений и медиа. 2 Платформы для хранения и обработки медиафайлов используют обучение без учителя для группировки объектов по визуальному или тематическому сходству. 2 Например, фотосервисы могут автоматически объединять снимки по лицам, сценам или событиям. 2
• Рекомендательные системы. 2 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. 2
• Астрономия. 1 Обучение без учителя позволяет анализировать огромные наборы астрономических объектов, где классифицируются галактики или обнаруживаются скопления звёзд, обладающие одинаковыми свойствами. 1
• Наука о климате. 1 Обучение без учителя может переводить погодные условия в различные режимы, что облегчает исследователям изучение климатических изменений. 1