Unüberwachtes Lernen ist eine Art maschineller Lernalgorithmus, der dazu dient, Muster zu finden und Vorhersagen in Datensätzen ohne gekennzeichnete Daten zu treffen. Es basiert auf der Idee, dass Computer ohne Vorkenntnisse lernen können, indem sie Daten analysieren und Muster und Beziehungen zwischen ihnen finden.
Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem beschriftete Eingabedaten zur Vorhersage und Klassifizierung verwendet werden, sind beim unbeaufsichtigten Lernen keine Eingabe- und Ausgabebezeichnungen erforderlich. Stattdessen sind unüberwachte Lernprogramme in der Lage, durch die Analyse der Daten Zusammenhänge zu erkennen und zugrunde liegende Strukturen zu ermitteln.
Unüberwachtes Lernen wird in Anwendungen eingesetzt, die von der Robotik über die Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zur Bioinformatik reichen. Beispielsweise können damit Anomalien in großen Datensätzen identifiziert, Cluster ähnlicher Datenpunkte erkannt und Schlussfolgerungen aus Rohdaten gezogen werden.
Ein Beispiel für einen unbeaufsichtigten Lernalgorithmus ist das K-Means-Clustering, bei dem eine Reihe von Datenpunkten basierend auf ihrer Ähnlichkeit in Cluster gruppiert werden. Ein weiteres Beispiel ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die die Komplexität eines Datensatzes durch Reduzierung der Anzahl der Dimensionen reduziert und gleichzeitig die wichtigsten Merkmale des Datensatzes beibehält.
Unüberwachte Lernalgorithmen werden verwendet, um Daten zu untersuchen, indem sie Muster in großen Datensätzen finden und Erkenntnisse liefern, die uns helfen, besser zu verstehen, wie die Welt funktioniert. Es kann verwendet werden, um Korrelationen zu finden, Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu treffen, ohne sich auf gekennzeichnete Daten zu verlassen. Letztendlich ist unüberwachtes Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug, das uns hilft, bessere und genauere Entscheidungen zu treffen.
