1. Машинное обучение (Machine Learning)
Машинное обучение — это метод обработки данных, который позволяет компьютерам обучаться на основе опыта и делать прогнозы без явного программирования. Эта технология используется для создания алгоритмов, которые могут самостоятельно обучаться на основе данных и делать предсказания.

2. Нейронные сети (Neural Networks)
Нейронные сети — это компьютерные системы, которые имитируют работу человеческого мозга. Они используются для обработки больших объемов данных и распознавания образов. Нейронные сети могут обучаться без учителя, путем анализа и классификации данных.

3. Кластеризация (Clustering)
Кластеризация — это метод машинного обучения, который позволяет группировать данные по схожим характеристикам. Эта технология используется для выявления закономерностей в данных и создания категорий без предварительного обучения.

4. Ассоциативные правила (Association Rules)
Ассоциативные правила — это метод обработки данных, который позволяет находить связи и зависимости между различными переменными. Он используется для анализа больших объемов данных и выявления скрытых закономерностей.

5. Алгоритмы кластерного анализа (Cluster Analysis Algorithms)
Алгоритмы кластерного анализа — это методы, которые позволяют разбивать данные на группы (кластеры) на основе их сходства. Эти алгоритмы используются для обнаружения закономерностей в данных и создания категорий без учителя.

6. Алгоритмы обучения без учителя (Unsupervised Learning Algorithms)
Алгоритмы обучения без учителя — это методы машинного обучения, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных без участия человека. Они используются для выявления закономерностей в данных и создания моделей без предварительного обучения.

7. Алгоритмы кластеризации текстов (Text Clustering Algorithms)
Алгоритмы кластеризации текстов — это методы, которые позволяют группировать текстовые данные по схожим характеристикам. Они используются для анализа текстов и выявления тематических кластеров без учителя.

8. Алгоритмы ассоциативного анализа (Association Analysis Algorithms)
Алгоритмы ассоциативного анализа — это методы, которые позволяют находить связи и зависимости между различными переменными в больших объемах данных. Они используются для выявления скрытых закономерностей и создания ассоциативных правил без учителя.

9. Генетические алгоритмы (Genetic Algorithms)
Генетические алгоритмы — это методы, которые используют принципы естественного отбора для решения задач оптимизации. Они могут применяться для обучения без учителя, путем эволюции и отбора наилучших решений.

10. Алгоритмы кластеризации временных рядов (Time Series Clustering Algorithms)
Алгоритмы кластеризации временных рядов — это методы, которые позволяют группировать временные данные по схожим характеристикам. Они используются для анализа временных рядов и выявления закономерностей без учителя.