1. เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุม

2. สามารถอธิบายเทคนิคทั่วไปเช่น การจัดกลุ่มและการลดมิติข้อมูล

3. คุ้นเคยกับอัลกอริทึมพื้นฐาน เช่น K-means และ PCA

1. สามารถใช้งานและปรับแต่งอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุมกับชุดข้อมูลจริง

2. มีความสามารถในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เกณฑ์วัดที่เหมาะสม

3. เข้าใจข้อดีและข้อจำกัดของวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุมที่แตกต่างกัน

1. สามารถออกแบบและปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุมที่ซับซ้อนสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่

2. รวมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุมเข้ากับเทคนิคอื่น ๆ เพื่อการวิเคราะห์ขั้นสูง

3. มีส่วนร่วมในการวิจัยหรือพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ควบคุมรูปแบบใหม่