Unsupervised Learning
Finding structure in data that has no labels — grouping, compressing, spotting outliers.
El aprendizaje no supervisado busca patrones sin que le digan qué buscar. Los trabajos típicos son agrupar elementos similares, reducir dimensiones y señalar anomalías. No hay un puntaje de precisión en el sentido habitual, así que evaluar el resultado exige criterio.
En la práctica: Segmentar clientes en grupos que nadie definió de antemano, solo a partir del comportamiento de compra.