教師なし学習は、データに対してラベル付けを行わずに学習を進める手法です。以下にその仕組みを簡単に説明します。 基本概念: 教師なし学習では、アルゴリズムがデータのパターンや構造を自動的に見つけ出します。つまり、正解が与えられない状態でデータを分析します。 主な手法: クラスタリング: データを似た特徴を持つグループに分ける手法です。例えば、顧客の購買履歴を基に似た行動をする顧客をグループ化することができます。 次元削減: 大量のデータをより少ない次元に圧縮することで、重要な情報を抽出します。主成分分析（PCA）がよく使われます。 応用例: マーケティング: 顧客セグメンテーションやターゲティングに利用されます。 異常検知: 通常のパターンから外れたデータを特定するのに役立ちます。 教師なし学習は、データの理解を深めたり、新たな知見を得たりするのに非常に有効な手法です。興味があれば、具体的なアルゴリズムや実装方法についても掘り下げてみると面白いですよ！