教師なし学習は、答えがないクイズをパソコンが自分で解くことです。
たくさんの写真を見せても、どれがネコでどれがイヌかは教えない。
でも、パソコンは写真をよーく見て、似ているもの同士をグループに分けて、
「これらはなんか似ているから、きっと同じグループだね」と自分で学ぶことができます。
Unsupervised learning is when a computer solves a quiz that has no answers.
The computer shows you many pictures, but does not tell you which one is a cat and which one is a dog.
But the computer looks at the pictures carefully and groups similar ones together,
The computer can learn by itself, saying, “These are similar in some way, so they must be in the same group.
教師なし学習
特徴：正解ラベルなし、特徴量のみ
→学習データそのものが持っている構造やパターンを見つける
タスク：①クラスタリング、➁次元削減
①クラスタリング：K-means法（クラス分け）→顧客セグメント→効果的な販促に繋げる
➁次元削減：主成分分析（次元圧縮）
Unsupervised Learning
Features: No correct labels, only features
→Finding structures and patterns in the training data itself.
Tasks: (1) Clustering, (2) Dimension reduction
(1) Clustering: K-means method (classification) → customer segmentation → effective sales promotion
(2) Dimensionality reduction: Principal component analysis (dimensionality compression)
