Η Ανεπίβλεπτη Μάθηση αποτελεί ένα σημαντικό πεδίο στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης. Στο πλαίσιο αυτής της παρακλάδου, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αναλύουν και εξάγουν πληροφορίες από τα δεδομένα χωρίς την παρουσία οποιωνδήποτε ετικετών. Αντίθετα με την Επίβλεπτη Μάθηση, όπου τα δεδομένα έχουν κατηγορηματικές ετικέτες για την κατηγοριοποίησή τους, στην Ανεπίβλεπτη Μάθηση τα δεδομένα αποτελούνται μόνο από τις παρατηρήσεις των χαρακτηριστικών τους.
Ο στόχος της Ανεπίβλεπτης Μάθησης είναι η εξαγωγή δομικής πληροφορίας από τα δεδομένα, χωρίς καμία προκαθορισμένη μορφή ή κατηγορία. Αυτό συνήθως γίνεται μέσω τεχνικών συσταδοποίησης, αναγνώρισης μοτίβων, συμπίεσης δεδομένων και ανίχνευσης ανωμαλιών.
Ένα από τα βασικά εργαλεία στην Ανεπίβλεπτη Μάθηση είναι η συσταδοποίηση. Σε αυτήν την τεχνική, τα δεδομένα ομαδοποιούνται σε συστάδες βάσει κοινών χαρακτηριστικών ή παρόμοιων προτύπων. Η συσταδοποίηση μπορεί να βοηθήσει στην ανίχνευση κρυφών δομικών πτυχών των δεδομένων ή στην κατάταξή τους σε φυσικές ή λειτουργικές ομάδες.
Ένα άλλο σημαντικό πεδίο της Ανεπίβλεπτης Μάθησης είναι η αναγνώριση μοτίβων. Με αυτήν την τεχνική, το σύστημα προσπαθεί να αναγνωρίσει παρόμοια μοτίβα ή δομικές πτυχές στα δεδομένα χωρίς προηγούμενη γνώση των ετικετών.
Επιπλέον, η Ανεπίβλεπτη Μάθηση χρησιμοποιείται ευρέως στη συμπίεση δεδομένων. Αυτό συμβαίνει κυρίως μέσω μεθόδων εξαγωγής και αναπαράστασης χαρακτηριστικών που επιτρέπουν την αποτύπωση της πληροφορίας με λιγότερα δεδομένα.
Οι αλγόριθμοι Ανεπίβλεπτης Μάθησης χρησιμοποιούνται σε πολλές εφαρμογές, όπως η αναγνώριση προτύπων σε εικόνες, η ανάλυση κειμένου, η ανίχνευση ανωμαλιών σε δίκτυα ασφαλείας, η ανάλυσ η δεδομένων αισθητήρων σε αισθητήρια διαδικτύου των πραγματων (IoT), και πολλά άλλα.
Οι αλγόριθμοι Ανεπίβλεπτης Μάθησης παρέχουν μια ισχυρή εργαλειοθήκη για την ανάλυση και την κατανόηση δεδομένων, ενώ αποτελούν τη βάση για πολλές προηγμένες εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης και Τεχνητής Νοημοσύνης.
