# 教師なし学習

> 教師なし学習 - ラベルなしデータを処理して、教師なしモード（異常検知とクラスタリング）でモデルを構築します。

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## Primary page

- [教師なし学習](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/modeling/special-workflows/unsupervised/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

一般的にDataRobotはラベル付けされたデータを使用し、モデルを構築するために教師あり学習法が使用されます。 教師あり学習では、ターゲット（予測対象）を指定すると、データセットのその他の特徴量を使用してそのターゲットを予測することができるモデルが構築されます。

DataRobotはまた、ターゲットが指定されず、データをラベル化しない場合の 教師なし学習 をサポートします。 教師あり学習としての予測を生成する代わりに、教師なし学習はデータ内のパターンについてインサイトし、「データに異常がないか？」 「自然クラスターがあるか？」といった質問に答えます。

こうした教師なし学習戦略は、以下のセクションで説明します。

| トピック | 説明 |
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| 異常検知 | 教師なし学習を使用して、データセットで異常を検出します。 |
| クラスタリング | 教師なし学習を使用して、同様のデータをグループし、セグメントを識別します。 |