Машинное обучение без учителя целесообразно использовать в случаях, когда нет заранее известной информации о категориях или метках данных. 1

Вот ещё несколько ситуаций, когда такой подход может быть полезен:

• Сегментация клиентов. 14 Обучение без учителя помогает выявить группы клиентов с похожими характеристиками, что позволяет компаниям более эффективно ориентировать маркетинговые кампании и улучшать обслуживание клиентов. 4
• Предварительная обработка данных. 1 Например, обнаружение выбросов или аномалий, которые могут искажать результаты анализа. 1 Это важно в таких областях, как финансы или медицина, где точность данных имеет критическое значение. 1
• Создание рекомендательных систем. 1 Обучение без учителя позволяет анализировать поведение пользователей и предлагать продукты или услуги, которые могут им понравиться. 1 Например, алгоритмы кластеризации помогают группировать пользователей с похожими интересами и предлагать им схожие товары. 1

Выбор между обучением с учителем и без него зависит от целей, а также от структуры и объёма данных. 5