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Begriff «Unüberwachtes Lernen»

Definition:
Unüberwachtes Lernen ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem das Modell ohne gelabelte Daten trainiert wird. Statt vorgegebener Antworten sucht das Modell eigenständig nach Mustern, Strukturen oder Zusammenhängen in den Daten. Unüberwachtes Lernen wird oft für explorative Datenanalysen und zur Segmentierung von Daten eingesetzt.

Anwendung

Unüberwachtes Lernen wird häufig in der Clusteranalyse und im Data Mining verwendet, um Gruppen ähnlicher Datenpunkte zu identifizieren oder unbekannte Zusammenhänge in grossen Datenmengen aufzudecken. Es ist besonders nützlich, wenn nur rohe, ungelabelte Daten zur Verfügung stehen.

Praktisches Beispiel

Angenommen, du betreibst einen Online-Shop und möchtest herausfinden, welche Arten von Kundengruppen existieren. Ein unüberwachtes Lernmodell kann die Kaufhistorie und das Verhalten der Kunden analysieren und automatisch Cluster von ähnlichen Kunden bilden – etwa „Schnäppchenjäger“, „Vielkäufer“ oder „Gelegenheitskäufer“. Dies hilft dir, Marketingstrategien gezielt auf diese Gruppen zuzuschneiden.

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