Odborné vysvětlení: Učení bez učitele je typ strojového učení, kde algoritmus analyzuje neoznačená data a hledá v nich skryté struktury nebo vzory. Běžné metody zahrnují shlukování, redukci dimenzionality a detekci anomálií. Cílem je odhalit vnitřní strukturu dat bez předchozích znalostí o správných výstupech.
Vysvětlení pro laiky: Učení bez učitele je jako když dáte AI hromadu různých věcí a řeknete jí, ať v tom najde nějaký smysl nebo vzor. Představte si, že máte krabici plnou barevných kostek různých tvarů. AI se sama snaží roztřídit kostky podle barvy nebo tvaru, aniž by jí někdo řekl, jak to má dělat. Učí se sama rozpoznávat podobnosti a rozdíly.
Unsupervised Learning is a type of machine learning where the algorithm analyzes unlabeled data and looks for hidden structures or patterns within it. Common methods include clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection. The goal is to uncover the inherent structure of the data without prior knowledge of correct outputs.
