教師なし学習

教師なし学習は、正解ラベルが付いていないデータから、データそのものに潜む構造やパターンを見つけ出す機械学習の手法です。代表例は似たものをグループにまとめるクラスタリングや、高次元データを少ない次元に圧縮する次元削減です。正解がないため評価が難しい一方、ラベル付けのコストがかからないという利点があります。

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