教師なし学習

「教師なし学習」は、人間（教師）から正解となる出力データを与えられることなく、入力データから、そのデータの構造、特性、新たな知見を学習するアルゴリズムです。学習する元となるデータには、正解がついていないにも関わらず、そのデータから特徴を見つけ出すことが可能となる様々な手法があります。

引用

大量のデータを、似ている特徴をもつものごとにグループ分けするが、できあがったそれぞれのグループが何を意味するのかは人間が解釈する必要がある。

代表的なアルゴリズム（学習手法）

GAN（敵対的生成ネットワーク）

クラスタリング

主成分分析

アソシエーション分析

【参考資料】