# Uczenie nienadzorowane EN: **Unsupervised learning** · id `unsupervised` Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie maszynowe](https://aiatlasgraph.com/t/ml.md) › Uczenie nienadzorowane ## Description - PL: Szukanie struktury bez gotowych etykiet. - EN: Finding structure without ready labels. ## In one sentence - PL: To szukanie wzorców i podobieństw w danych bez podanych poprawnych odpowiedzi. - EN: This finds patterns and similarities in data without supplied correct answers. ## Problem it solves - PL: Masz dużo informacji, ale nie masz gotowych kategorii ani odpowiedzi pokazujących, jak je uporządkować. - EN: You have lots of information but no ready categories or answers showing how to organise it. ## What it does - PL: Porównuje cechy przykładów, odkrywa grupy podobnych rzeczy lub tworzy krótszy zapis zachowujący część ich struktury. - EN: It compares example features, discovers groups of similar things or creates shorter representations preserving some of their structure. ## Everyday example - PL: Porządkujesz nieopisane zgłoszenia klientów w grupy podobnych tematów, a potem oglądasz je i nadajesz grupom nazwy. - EN: You organise unlabelled customer messages into groups of similar topics, then inspect the groups and give them names. ## This concerns you if you… - PL: masz dane bez gotowych odpowiedzi lub etykiet - PL: chcesz odkryć podobieństwa przed ustaleniem kategorii - EN: have data without ready answers or labels - EN: want to discover similarities before defining categories ## Keywords cluster analysis · latent representations · PCA · matrix factorization · density estimation · reconstruction loss · manifold learning · Gaussian mixtures ## How it works - PL: Funkcja celu wydobywa podobieństwa, strukturę lub rozkład danych bez podanych etykiet odpowiedzi. Grupowanie, kompresja i estymacja gęstości tworzą reprezentacje, które ocenia się przez stabilność lub użyteczność w dalszym zadaniu. - EN: An objective extracts similarities, structure or distributions without supplied answer labels. Clustering, compression and density estimation produce representations evaluated through stability or downstream usefulness. ## Limits - PL: Nie ma jednego wzorca poprawnej struktury. Wynik zależy od skali cech i założeń metody; dobre dopasowanie celu nie zapewnia grup znaczących dla użytkownika. - EN: There is no single correct-structure reference. Results depend on feature scales and method assumptions; objective fit does not ensure groups meaningful to users. ## Key terms - PL: **struktura latentna**: Ukryte uporządkowanie lub czynniki odtwarzane z obserwowanych danych. - PL: **rekonstrukcja**: Odtworzenie wejścia z jego uproszczonej lub ukrytej reprezentacji. - EN: **latent structure**: Hidden organisation or factors inferred from observed data. - EN: **reconstruction**: Recovering an input from its simplified or latent representation. ## Know first - [Algebra liniowa: wektory i macierze (Linear algebra: vectors and matrices)](https://aiatlasgraph.com/t/linearalgebra.md) - [Spadek gradientu i optymalizacja ciągła (Gradient descent and continuous optimisation)](https://aiatlasgraph.com/t/mathoptimization.md) ## Examples - PL: Klasteryzacja · PCA - EN: Clustering · PCA ## Subtopics (4 direct, 9 in total) - [Klasteryzacja (Clustering)](https://aiatlasgraph.com/t/clustering.md): Grouping similar examples without labels, e.g. customer segmentation or organising documents. - [Klasteryzacja gęstościowa (DBSCAN, HDBSCAN) (Density-based clustering)](https://aiatlasgraph.com/t/densityclustering.md): Clusters are dense regions of data; points in sparse areas are marked as noise. No need to set the number of clusters, and it handles irregular shapes. - [Klasteryzacja hierarchiczna (Hierarchical clustering)](https://aiatlasgraph.com/t/hierclustering.md): Builds a tree of groups by gradually merging the closest ones (or splitting the largest); the cut level is chosen from a dendrogram. - [Metoda k-średnich (k-means) (k-means clustering)](https://aiatlasgraph.com/t/kmeans.md): Splits data into a preset number k of groups around centroids that are moved iteratively. Works well for compact groups of similar size. - [Modelowanie tematów (Topic modelling)](https://aiatlasgraph.com/t/topicmodeling.md): Unsupervised discovery of themes in a corpus: probabilistic word mixtures (LDA) or clustering of embeddings with topic descriptions (BERTopic). - [Redukcja wymiarowości (Dimensionality reduction)](https://aiatlasgraph.com/t/dimreduction.md): Turning many features into a few that keep the most important structure of the data — for visualisation, compression or as a step before another model. - [Analiza głównych składowych (PCA) (Principal component analysis)](https://aiatlasgraph.com/t/pca.md): A linear method that finds the directions of largest variance in the data and projects the data onto them. - [Mapy danych w 2D: t-SNE i UMAP (Nonlinear embedding for visualisation (t-SNE, UMAP))](https://aiatlasgraph.com/t/manifoldviz.md): Non-linear methods that lay points out in 2D so that neighbours stay close. Popular for inspecting embeddings and clusters; distances between groups on such maps are easy to over-interpret. - [Reguły asocjacyjne i częste zbiory (Association rules and frequent itemsets)](https://aiatlasgraph.com/t/associationrules.md): Mining frequent itemsets and X→Y rules in transactional data, scored by support, confidence and lift. ## Sources - [Stanford CS229 · Machine Learning (2018, archiwum)]() `cs229` · reference: Klasyczne ML, statystyka i podstawy uczenia. Użyte jako stabilny szkielet, nie przegląd nowości. - [Google · Recommendation Systems]() `rec` · reference: Rekomendacje, retrieval, scoring i reranking. - [DeepLearning.AI — course catalogue]() `dlai` · course catalogue: 42 topic labels with counts, about 130 courses. --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/unsupervised · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30