教師あり学習方法は、データセットのラベルに依存しており、そのラベルが必要となるため、ラベリング作業や正確なデータセットが必要です。一方で、教師なし学習方法は、ラベルを必要とせずにデータからパターンや構造を抽出することができます。このようなアプローチは大規模かつ複雑なデータセットに適しており、未加工のデータや高いコストがかかるラベリング作業を回避することが可能です。さらに、教師なし学習方法は異常検知やクラスタリングのような特定の問題領域でも有効性を発揮します。