Unsupervised Learning

Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) bezeichnet Verfahren des maschinellen Lernens, bei denen keine vorab festgelegten Zielwerte oder Klassen vorliegen. Der Algorithmus analysiert unmarkierte Daten selbstständig, um verborgene Strukturen, Muster oder Ähnlichkeiten zu erkennen, etwa durch das Bilden von Clustern oder durch die Reduktion der Dimensionalität der Daten. (vgl. Andrae 2023, S. 20 ff.)

Beispiel: Ein Unternehmen analysiert die Kaufdaten seiner Kunden, ohne vorher festzulegen, welche Kundengruppen es gibt. Ein unüberwachter Lernalgorithmus erkennt dabei selbstständig, dass sich bestimmte Kunden ähnlich verhalten, etwa weil sie häufig preisgünstige Produkte kaufen, andere dagegen selten, aber teure Artikel. Auf diese Weise entstehen automatisch Kundengruppen, die anschließend gezielt angesprochen werden können.

Andrae, S. (2023): Ökonometrie und maschinelles Lernen. Basiswissen für Ökonomen. Wiesbaden: Springer Gabler