ao contrario de aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado usam dados não rotulados, a partir desses dados, ele descobre padrões ...

Algoritmos de aprendizado não supervisionado são comumente utilizados quando não temos certeza das propriedades comuns dentro do dataset e desejamos identificar padrões de agrupamentos ou associações nos dados. Portanto, uma situação em que seria apropriado utilizar aprendizado não supervisionado seria para segmentar clientes com base em seus padrões de compra, a fim de personalizar estratégias de marketing.