Учење без надзора је техника машинског учења за откривање скривених образаца и односа унутар података. У ненадгледаном учењу, алгоритму се не даје никакво претходно знање или означени подаци из којих би учио, већ му је дозвољено да сам истражује податке и препозна сличности и разлике. Користи се за идентификацију сличности и разлика у подацима, груписање сличних тачака података заједно и откривање аномалија или одступања. Груписање је најчешћа техника учења без надзора, у којој алгоритам групише тачке података које су сличне једна другој на основу својих карактеристика или атрибута. Друга уобичајена техника је смањење димензионалности, што укључује смањење броја карактеристика у скупу података уз очување важних информација.
Датум објављивања: