Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri kümelerinde gizli kalıpları keşfetmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Denetimli öğrenmenin aksine, burada modeller etiketli örnekler üzerinde eğitilip yeni ve görülmemiş veriler üzerinde sonuçlar tahmin etmeye çalışmaz. Bunun yerine, denetimsiz öğrenme, nihai görüntünün neye benzediğini bilmeden bir bulmacayı çözmek gibidir. Amacı, belirli bir sonuç veya sınıflandırma tahmin etmek değil, verinin altındaki yapıyı, ilişkileri veya dağılımları ortaya çıkarmaktır.
Denetimsiz öğrenmenin temel bir yönü, kümeleme ve boyut indirgeme gerçekleştirme yeteneğidir. Kümeleme, benzer veri noktalarını özellik benzerliklerine veya uzaklıklara dayanarak gruplandırma sürecidir. Örneğin, müşteri segmentasyonunda, bir algoritma, belirli müşteri türlerini gösterecek davranışların hangileri olduğunu açıkça belirtmeden benzer satın alma davranışları sergileyen farklı müşteri gruplarını tanımlayabilir. Bu amaçla K-ortalamalar (K-means), hiyerarşik kümeleme ve DBSCAN gibi algoritmalar yaygın olarak kullanılır. Öte yandan, boyut indirgeme teknikleri, Önemli Bileşen Analizi (PCA) ve t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE) gibi, dikkate alınan değişkenlerin sayısını azaltmayı amaçlar, verinin temel özelliklerini korurken onu basitleştirir. Boyut indirgeme, özellikle veri görselleştirme ve gürültü azaltma alanlarında faydalıdır.
Sosyal medya veri analizi durumunu ele alalım. Bir denetimsiz öğrenme modeli, sayısız kullanıcı etkileşimini (beğeniler, paylaşımlar, yorumlar gibi) analiz ederek, benzer ilgi alanlarına veya davranışlara sahip kullanıcıları gruplandıran kalıplar keşfedebilir. Bu kalıplar, öneriler, reklam stratejileri veya yeni özellik geliştirme konusunda bilgi sağlayabilir. Temelde, denetimsiz öğrenme, önceden tanımlanmış etiketler olmadan geniş ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı içgörüler çıkarabilir ve böylece işletmelerin daha önce yalnızca veri hacmi nedeniyle gizli kalmış bilgileri kullanarak veri odaklı kararlar almalarını sağlar. Bu gizli ilişkileri ortaya çıkarma yeteneği, denetimsiz öğrenmeyi sürekli veri üretimi çağında güçlü bir araç olarak öne çıkarır.