教師なし学習
モデルが明示的な結果の指示なしに、ラベルのないデータ内のパターンやグループを識別する機械学習アプローチです。
クラスタリング、次元削減、異常検知などの手法は、クラスタの凝集性や再構成誤差といった目的関数を最適化することで、データに内在する構造を発見します。ガバナンス上の考慮事項としては、発見されたパターンをドメイン専門知識に照らして検証すること、偶発的またはバイアスのあるグルーピングを継続的に監視すること、さらにラベルが存在せず誤りを自動的に検出できないためデータ品質を確保することが含まれます。結果を検証するために使用したアルゴリズムの選定理由、パラメータ設定、ならびに解釈可能性ツールを必ず文書化する必要があります。
ある小売チェーンは、顧客の購買履歴に対して k-means クラスタリングを用い、買い物客を行動ベースのグループにセグメント化しています。アナリストは、セグメントを人口統計調査と照合して妥当性を検証し、有意義なマーケティング・ペルソナとなるようクラスタ数を調整することで、データ上のアーティファクトによって生じる誤解を招くグルーピングを回避しています。
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