Приложение компании должно автоматически группировать похожих клиентов и продукты на основе их атрибутов без заранее размеченных результатов. Какой подход машинного обучения следует использовать компании?

Обучение без учителя (Unsupervised learning) является правильным выбором, поскольку оно используется для поиска скрытых закономерностей или группировок в данных без предварительно размеченных результатов. В данном случае, приложение должно автоматически группировать похожих клиентов и продукты на основе их атрибутов, что является классической задачей кластеризации — одной из основных задач обучения без учителя. Обучение с учителем (Supervised learning) требует размеченных данных, где для каждого входного примера известен желаемый выход, что не соответствует условиям задачи. Обучение с подкреплением (Reinforcement learning) используется для обучения агентов принимать решения в интерактивной среде для максимизации вознаграждения, что не применимо к группировке клиентов и продуктов. Полуавтоматическое обучение (Semi-supervised learning) использует небольшое количество размеченных данных вместе с большим количеством неразмеченных данных, что также не соответствует требованию отсутствия заранее размеченных результатов.