「無監督學習」是一種機器學習方法，與「監督學習」相對。無監督學習的主要特點是模型在訓練過程中不依賴於標記的數據。這種方法通常用於數據分析和模式識別，目的是從未標記的數據中發現潛在的結構或模式。常見的無監督學習算法包括聚類分析和降維技術。
這是一種機器學習的技術，專注於從未標記的數據中找到結構或模式。這種方法通常用於探索性數據分析，幫助研究者理解數據的內在特性。無監督學習的應用範圍包括客戶分群、異常檢測等。
例句 1：
無監督學習可以幫助我們發現數據中的潛在模式。
Unsupervised learning can help us discover hidden patterns in the data.
例句 2：
許多數據科學家使用無監督學習來進行市場細分。
Many data scientists use unsupervised learning for market segmentation.
例句 3：
這項研究利用無監督學習來分析社交媒體數據。
This study utilized unsupervised learning to analyze social media data.
這是一種特殊的無監督學習形式，模型通過自我生成標籤來進行學習。這種方法在自然語言處理和計算機視覺中越來越流行，因為它可以利用大量未標記的數據來提高模型的性能。
例句 1：
自監督學習在語言模型的訓練中非常有效。
Self-supervised learning is very effective in training language models.
例句 2：
這種方法能夠利用大量的未標記數據來提高準確性。
This method can leverage a large amount of unlabeled data to improve accuracy.
例句 3：
自監督學習的技術已經在圖像識別中取得了顯著進展。
Techniques in self-supervised learning have made significant progress in image recognition.
這是一種無監督學習的技術，旨在將數據點分組為相似的群體。聚類分析常用於市場研究、社會網絡分析和圖像處理等領域。
例句 1：
聚類分析幫助我們將客戶分為不同的群體。
Clustering helps us group customers into different segments.
例句 2：
這種聚類方法能夠有效識別數據中的異常點。
This clustering method can effectively identify outliers in the data.
例句 3：
我們使用聚類技術來分析消費者行為。
We used clustering techniques to analyze consumer behavior.
這是一種將數據維度降低的技術，通常用於無監督學習中，以簡化數據並提取重要特徵。常見的降維技術包括主成分分析（PCA）和t-SNE。
例句 1：
降維技術使我們能夠在不損失太多信息的情況下簡化數據。
Dimensionality reduction techniques allow us to simplify data without losing much information.
例句 2：
我們使用主成分分析來降低數據的維度。
We used Principal Component Analysis to reduce the dimensionality of the data.
例句 3：
降維有助於提高算法的效率和準確性。
Dimensionality reduction helps improve the efficiency and accuracy of algorithms.