非監製式機器學習（Unsupervised Machine Learning）的出現，標誌著人工智慧的新紀元。這種方法可以自動發掘數據中的模式和關聯，並且不需要任何預先設定或labeling。
在傳統的人工智慧中，機器學習通常是以監製式為主，即模型師將資料標籤化，以便算法能夠學習。然而，這種方法存在一些限制，如需大量的 labeled data、需要人力進行標籤等。但是，非監製式機器學習卻可以克服這些限制，牠們可以自動發掘數據中的模式和關聯，並且不需要任何預先設定或labeling。
例如，在資料挖掘領域中，非監製式機器學習可以用於自動識別 Patterns 和 Trends。這種方法可以幫助企業更好地了解客戶的行為和需求，並且發掘新的商業 opportunity。
此外，非監製式機器學習也可以應用於自然語言處理領域中，例如文本挖掘、情感分析等。這種方法可以幫助企業更好地了解客戶的意見和需求，並且發掘新的商業 opportunity。
總之，非監製式機器學習是一個 Revolutionary 的技術，它可以幫助企業更好地理解數據中的模式和關聯，並且發掘新的商業 opportunity。需要注意的是，這種方法需要大量的資料和計算資源，因此需要企業進行相應的投資。
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