教師なしモデル

クラスタリング：観測を類似グループ（クラスター）に分ける（例：顧客・市場セグメンテーション）

異常検知：発見された「通常パターン」から外れる観測を検出し、教師あり学習や業務の入力に用いる

レコメンダエンジン：他の顧客との類似性に基づき商品・サービスを推薦（例：Netflix の映画推薦）