教師なし学習 (Unsupervised Learning)
教師なし学習（Unsupervised Learning）は、機械学習の手法の一つであり、ラベル付けされていないデータ、つまり正解が与えられていないデータから、データ自身が持つ構造やパターン、関連性を見つけ出すことを目的とします。
教師あり学習のように、入力データとその対応する出力データ（正解ラベル）のペアを必要としないのが特徴です。クラスタリングや次元削減を目的として使われることが多いです。
教師なし学習の役割と応用範囲
教師なし学習は、ラベル付きデータが少ない、あるいは存在しない状況でデータの構造を理解し、有用な情報を引き出す強力な手段となります。探索的データ分析や、教師あり学習の前処理としても重要な役割を果たします。