Bir şirketin uygulaması, etiketlenmiş sonuçlar olmadan, benzer müşterileri ve ürünleri özelliklerine göre otomatik olarak gruplandırmalıdır. Şirket hangi makine öğrenimi yaklaşımını kullanmalıdır?

Şirketin etiketlenmiş sonuçları olmadan benzer müşterileri ve ürünleri gruplandırma ihtiyacı, denetimsiz öğrenmenin temel bir uygulaması olan kümelemeyi işaret eder. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, veri içindeki gizli yapıları ve kalıpları etiketlenmemiş veriler üzerinde keşfeder. Bu senaryoda, müşterilerin ve ürünlerin özelliklerine göre otomatik olarak gruplandırılması, denetimsiz öğrenme ile en iyi şekilde gerçekleştirilir. Denetimli öğrenme, etiketlenmiş verilerle bir model eğitmek için kullanılır ve bu senaryoda etiketlenmiş sonuçlar bulunmamaktadır. Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın bir ortamda eylemler gerçekleştirerek ödülleri maksimize etmeyi öğrendiği durumlarda kullanılır, bu da gruplandırma problemiyle ilgili değildir. Yarı denetimli öğrenme, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerin bir kombinasyonunu kullanır, ancak problem tanımı yalnızca etiketlenmemiş verilerle gruplandırmayı gerektirmektedir.