Terme Anglais: Data Clustering, Unsupervised Learning, Unsupervised Training
Méthode où le modèle trouve lui-même des structures et des motifs dans les données, sans étiquettes ni réponses fournies. Apprentissage automatique dans lequel l’algorithme utilise un jeu de données brutes et obtient un résultat en se fondant sur la détection de similarités entre certaines de ces données. La machine est alimentée de données brutes non étiquetées et doit formuler des règles basées sur le repérage, l’observation et l’analyse pour établir sa structure.
