Unsupervised Learning
Finding structure in data that has no labels — grouping, compressing, spotting outliers.
O aprendizado não supervisionado procura padrões sem que ninguém diga o que procurar. Os trabalhos típicos são agrupar itens parecidos, reduzir dimensões e sinalizar anomalias. Não existe nota de acurácia no sentido usual, então avaliar o resultado exige julgamento.
Na prática: Segmentar clientes em grupos que ninguém definiu de antemão, apenas com base no comportamento de compra.