Unsupervised Feature Learning ist
eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das Modell aus den Daten selbst
lernt, welche Merkmale (Features) relevant sind. Im Gegensatz zur überwachten
Lernmethode werden die Daten nicht gelabelt, und das Modell wird aufgefordert,
Muster und Strukturen in den Daten zu identifizieren.
