Beim unsupervised learning handelt es sich um eine
Methode des maschinellen Lernens, die ohne vorgegebene Zielvariable, also ohne
Label, auskommt. Algorithmen des nicht-überwachten Lernens sind in der Lage,
selbstständig Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. In vielen Fällen
zeigen diese Algorithmen Zusammenhänge auf, die dem Menschen vorher nicht
bewusst waren. Das macht sie zu einem wertvollen Werkzeug in einer ganzen Reihe
von Anwendungsbereichen.