非监督

非监督学习是机器学习的一种方法，它不依赖于预先标记的数据。相反，它通过发现数据中的模式和结构来训练模型。这种方法通常用于聚类分析、降维和异常检测等任务。非监督学习的目标是找到数据中的潜在结构，以便更好地理解数据或为后续的监督学习任务做准备。与监督学习相比，非监督学习需要更多的领域知识和专业知识，因为它没有明确的标签来指导模型的学习过程。然而，随着深度学习技术的发展，非监督学习方法在许多领域都取得了显著的成果，如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。