Es gibt viele Beispiele für Unsupervised Learning in der Praxis. Dadurch, dass Programme aufgrund der Lernmethode in der Lage sind, Spielregeln und somit auch Gewinnstrategien zu erlernen, lassen sie sich z. B. gewinnbringend an der Börse einsetzen. So ist es möglich, die Börsenkurse als rohe Daten zur Verfügung zu stellen und das Programm bestimmte Börsenaktivitäten erkennen und Trends voraussehen zu lassen.
Künstliche Intelligenz und insbesondere Unsupervised Learning wird aber auch in vielen weiteren Bereichen bereits angewendet. Durch das Clusterverfahren lassen sich Personengruppen zusammenstellen, was vor allem im Marketing von Bedeutung ist. Dort ist nämlich die Zielgruppe der Mittelpunkt und die Grundlage für die Erarbeitung einer Werbestrategie. Algorithmen können selbstständig lernen, eine solche Gruppe an Menschen zusammenzufassen.
Ein Bereich, in dem das Prinzip des Unsupervised Learning bereits fest verankert ist, ist die Spracherkennung. Die Bedienung von Assistenzprogrammen wie Siri, Alexa oder Google Assistant wird beispielsweise erst durch Spracherkennung möglich. Hierbei lernen die Programme die Sprechgewohnheiten des Besitzers und können mit der Zeit immer genauere Spracheingaben verstehen, auch wenn der Besitzer eventuell einen Sprachfehler hat oder einen Dialekt spricht.
Viele Smartphones arbeiten bereits mit Unsupervised Learning und sorgen auf diese Weise in Fotogalerien für Ordnung. Durch das selbstständige und unüberwachte Lernen ist das Gerät in der Lage, dieselbe Person auf Fotos zu erkennen oder auch in den Meta-Daten gleiche Aufnahmeorte festzustellen. So können die Fotos nach Ort der Aufnahme oder auch nach Personen, die auf dem Foto abgebildet sind, geordnet werden.
In Chats hat sich Unsupervised Learning ebenfalls bewährt: Ein Großteil der Internetnutzer hat bereits mit Chatbots Erfahrung gemacht. Sie regeln beispielsweise den sozialen Umgang innerhalb von virtuellen Gesprächen. So werden Beleidigungen, Hetze, rassistische Äußerungen und auch Diskriminierung von den Bots selbstständig erkannt und die betreffenden User aus dem Chat entfernt oder ermahnt. Auch hier spielt künstliche Intelligenz eine Rolle. Ähnlich funktionieren die automatisierten Chats im Kundendienst und bei der Onlinebestellung. Egal ob in einem Messenger oder am Telefon – die Bots lernen selbstständig und zum Teil auch unüberwacht.