Unsupervised Learning（無監督學習）是一種機器學習方法，其目的是從未標記的數據中找出模式和結構，即從數據本身中學習。這種方法通常適用於沒有明確的輸出結果要求的任務，它依賴於數據的統計特性，而不是事先給予的答案。在無監督學習中，訓練集只包含輸入數據，沒有標籤或答案，任務是發現不同輸入之間的關係並從中提取數據結構。
舉個例子，假設我們有許多商品購買記錄，但沒有與之相關聯的任何標籤或標識。使用無監督學習技術，我們可以嘗試從這些購買記錄中找出不同商品之間的關係，進而發現潛在的商品組合或者購買的模式，例如：「購買尿布還會購買啤酒」這種著名的消費者行為模式。
另一個例子是無監督聚類，它將相似的數據點劃分到同一組中。例如，可以使用聚類算法將一堆圖片歸類為不同的類別，例如動物、植物、食物等，並自動識別新的圖片歸類到其中一個類別中。
無監督學習是機器學習中重要的一部分，它廣泛應用於數據挖掘、模式識別、自然語言處理等領域。
Unsupervised Learning是指在没有明确的标签或输出变量的情况下，从无标签的训练数据中学习。
Unsupervised Learning 主要有两种类型:聚类和降维。
聚类是指将无标记的数据分成不同的类别或群组。常见的算法包括k-means、层次聚类和谱聚类等。
降维是通过保留数据的核心特征来减少数据中的维度。常见的算法包括PCA、t-SNE和Autoencoder等。
Unsupervised Learning 主要应用于无监督的环境，如图像和文本数据中的模式识别和聚类、信号处理和异常检测等。
在实际应用中，Unsupervised Learning 需要考虑数据的分布、特征选择和算法参数等因素，以达到更好的效果。
目前，Unsupervised Learning 在人工智能领域中已成为一个热门的研究方向，并在各自界面的应用中发挥着重要作用。
答案：可以使用K-Means Clustering或Hierarchical Clustering來進行文本分群，其中K-Means Clustering是將文本分成K個群集，每個群集有一個代表向量（centroid），最終將每個文本歸屬到最近的代表向量；Hierarchical Clustering則是根據每個文本之間的相似度，透過分裂或合併來生成一個或多個群集。
答案：可以使用Autoencoder或Generative Adversarial Network (GAN)來進行圖像分類。Autoencoder是一種無監督的神經網絡模型，可以將圖像壓縮成低維度的隱式表示，再透過重建輸出圖像的方式訓練模型，最終可利用隱式表示進行圖像分類；GAN則是一種對抗式生成模型，可以透過訓練生成器和判別器來生成真實圖像的假圖像，最終可利用生成器產生的假圖像進行圖像分類。
答案：可以使用Association Rules或Apriori Algorithm來進行市場區隔。Association Rules是一種找出購物籃中常一起出現的商品的方法，透過計算商品之間的關聯度和支持度，可找出哪些商品最常一起被買，進而進行市場區隔；Apriori Algorithm是一種挖掘項目集合的方法，可以找出哪些項目（即商品）可能同時出現在一個組合中，然後透過設定閾值篩選出具有關聯性的商品，進而進行市場區隔。
答案：可以使用自適應增強的聲學建模（Adaptive Boosting Acoustic Modeling）或無語節音素模型（Unsupervised Phoneme Model）來進行語音識別。自適應增強的聲學建模是一種強化學習技術，可以根據語音識別結果持續調整模型參數，進而提升識別準確率；無語節音素模型是一種不需要對音素進行手動標記的語音識別方法，可以運用深度學習技術進行特徵提取和模型訓練，準確率遠高於傳統的語音識別方法。
答案：可以使用主成分分析（PCA）或異常檢測（Anomaly Detection）來進行銀行客戶欺詐檢測。主成分分析是一種降維技術，可以將高維度的交易記錄壓縮成一個低維度的投影，然後透過設定閾值檢測出異常交易記錄，進而進行銀行客戶欺詐檢測；異常檢測則是一種基於統計學的偵測方法，可以根據交易記錄的分佈模式找出異常交易記錄，進而進行銀行客戶欺詐檢測。