Unüberwachtes Lernen Beim unüberwachten Lernen arbeitet ein Verfahren mit Daten ohne vorgegebene richtige Antworten und sucht selbst nach Struktur – etwa Gruppen ähnlicher Fälle oder Ausreißer. Typische Anwendungen sind Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und die Verringerung der Merkmalszahl. Es liefert Hypothesen, keine Wahrheiten.
Ergebnisse sind nicht objektiv richtig, sondern interpretationsbedürftig
Die Zahl der Gruppen ist meist eine Setzung, keine Erkenntnis
Bedeutung in der Praxis
Cluster sind eine Antwort auf eine Frage, die man selbst gestellt hat. Wer fünf Segmente vorgibt, bekommt fünf Segmente – auch dann, wenn die Daten drei nahelegen. Ergebnisse gehören deshalb fachlich gegengeprüft, bevor sie in eine Strategie einfließen.
Inhaber von SEO NW in Bertingen. Arbeitet an der Schnittstelle von Suchmaschinenoptimierung und angewandter künstlicher Intelligenz: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation und die Frage, unter welchen Bedingungen ein Sprachmodell einen Inhalt übernimmt und der richtigen Quelle zuschreibt.