ニューラルネットワークは教師なし学習もできる？
はい、ニューラルネットワークは教師なし学習も行うことができます。教師なし学習では、データに対する明示的なラベルや教師信号が与えられず、代わりにモデルはデータの構造やパターンを自己学習します。
教師なし学習の一般的なタスクには、クラスタリング、次元削減、異常検出などがあります。ニューラルネットワークを使った教師なし学習の例としては、オートエンコーダーや深層生成モデル（例えば、Variational AutoencoderやGenerative Adversarial Networks）などがあります。これらのモデルは、データの表現を学習し、その表現を使用して異常検出やデータの生成などのタスクを実行することができます。