教師なし学習は、ラベル付けされていないデータを使って学習を進めるAI技術です。クラスタリングや次元削減、異常検知など、データの背後にあるパターンや構造を見つけ出すことを目的としています。具体例として、K-meansクラスタリングやPCA（主成分分析）が挙げられます。
目次
重要性
教師なし学習は、ラベル付けされたデータが不足している場合に特に役立つ技術です。例えば、マーケティングにおける顧客セグメンテーションや、セキュリティ分野での異常検知など、多くの分野で応用されています。データの探索や理解を深めるための基本的なツールとしても重要な役割を果たします。
用語の使われ方
教師なし学習を利用するには、まずデータの前処理を行い、適切なアルゴリズムを選択します。たとえば、クラスタリングを行う場合は、データの分布を確認しながらK-meansや階層型クラスタリングを適用します。また、次元削減ではPCAを使ってデータの視覚化を行うことが一般的です。PythonのScikit-learnやMatplotlibなどのライブラリが活用されます。
