Które z poniższych jest przykładem uczenia nienadzorowanego?

Grupowanie (klasteryzacja) punktów danych na podstawie podobieństwa jest przykładem uczenia nienadzorowanego, ponieważ algorytm identyfikuje ukryte wzorce i struktury w danych bez wcześniejszych etykiet. Nie ma zdefiniowanej zmiennej docelowej ani poprawnych odpowiedzi, które model ma przewidzieć; zamiast tego, model samodzielnie odkrywa grupy. Trenowanie modelu do identyfikacji obrazów zwierząt oraz przewidywanie ceny domu to przykłady uczenia nadzorowanego, gdzie model uczy się z etykietowanych danych wejściowych i wyjściowych. Generowanie tekstu podobnego do ludzkiego na podstawie podpowiedzi jest zadaniem generatywnym, często realizowanym za pomocą modeli transformatorowych, które mogą być trenowane w sposób nadzorowany lub z wykorzystaniem uczenia ze wzmocnieniem, ale samo w sobie nie jest podstawowym przykładem czystego uczenia nienadzorowanego w kontekście odkrywania struktury danych.