Unüberwachtes Lernen bezeichnet einen Bereich des maschinellen Lernens, bei dem Modelle ohne explizite Beaufsichtigung oder vorgegebene Beispiele aus unbearbeiteten, ungelabelten Daten lernen. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem die Daten mit Labels oder Zielwerten versehen sind, zielt das unüberwachte Lernen darauf ab, Muster, Strukturen oder Beziehungen in den Daten selbst zu entdecken.
Ein zentraler Aspekt des unüberwachten Lernens ist die Erkennung von Mustern in großen, unstrukturierten Datensätzen. Dazu gehören Techniken wie Clustering, mit denen ähnliche Datenpunkte zu Gruppen zusammengefasst werden, oder die Reduzierung der Dimensionalität, um komplexe Datenmengen zu vereinfachen. Beispielsweise können Algorithmen des unüberwachten Lernens genutzt werden, um Kunden in verschiedene Segmente einzuteilen oder ungewöhnliche Muster in Zeitreihen zu erkennen.
Die Anwendungen des unüberwachten Lernens sind vielfältig. In der Kundenanalyse hilft es beispielsweise, Zielgruppen zu identifizieren, die aufgrund ihres Kaufverhaltens oder anderer Merkmale ähnlich sind. In der Betrugserkennung kann es dazu beitragen, ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen, die von den üblichen Mustern abweichen. Darüber hinaus wird es in der Bild- und Sprachanalyse eingesetzt, um Strukturen in großen, unstrukturierten Datensätzen zu entdecken.
Ein wesentlicher Vorteil des unüberwachten Lernens ist seine Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, die nicht vorab strukturiert oder gelabelt sind. Allerdings erfordert es oft eine sorgfältige Auswahl der Algorithmen und eine gründliche Analyse der Ergebnisse, um sicherzustellen, dass die entdeckten Muster relevant und nützlich sind.