Unüberwachte Modelle

Clustering: Zusammenfassen von Beobachtungen in ähnliche Gruppen oder Cluster (z. B. Kundensegmentierung)

Anomalieerkennung: Ermitteln, welche Beobachtungen aus dem bekannten „normalen Muster” herausfallen, und diese als Input für überwachtes Lernen oder Entscheidungen nutzen

Empfehlungsalgorithmen: Vorschlagen von Produkten oder Dienstleistungen aufgrund der Ähnlichkeit mit anderen Kundinnen und Kunden (z. B. Filmempfehlungen von Netflix)