Was ist Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)

Definition

Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) ist eine Trainingsmethode im maschinellen Lernen, bei der ein Algorithmus nicht gekennzeichnete Daten (unlabeled data) eigenständig analysiert, um Muster, Strukturen oder Gruppierungen zu identifizieren.

Erklärung

Da beim Unsupervised Learning keine vordefinierten Zielwerte oder Label vorhanden sind, muss das Modell verborgene Strukturen in den Eingabedaten selbst finden. Typische Verfahren sind das Clustering, bei dem ähnliche Datenpunkte gruppiert werden, und die Dimensionsreduktion. Im B2B-Marketing und SaaS-Vertrieb wird unüberwachtes Lernen häufig für die Kundensegmentierung genutzt, um unbekannte Gemeinsamkeiten im Kaufverhalten zu entdecken. Ebenso hilft es bei der Anomalieerkennung, um ungewöhnliche Muster im Nutzerverhalten oder Abweichungen in den Verkaufs-Pipelines frühzeitig zu identifizieren. So können Unternehmen maßgeschneiderte Strategien für spezifische Kundengruppen entwickeln, ohne vorher feste Regeln definieren zu müssen.