نیچے دیے گئے حوالے کو استعمال کرتے ہوئے، مشین لرننگ میں، غیر زیر نگرانی سیکھنا کیا ہے اور کیا یہ زیر نگرانی سیکھنے سے مختلف ہے؟
غیر نگرانی شدہ لرننگ الگورتھم کی ایک قسم ہے جو بغیر ٹیگ کیے گئے ڈیٹا سے پیٹرن سیکھتی ہے۔ مقصد یہ ہے کہ نقل کے ذریعے، جو لوگوں میں سیکھنے کا ایک اہم طریقہ ہے، مشین کو مجبور کیا جاتا ہے کہ وہ اپنی دنیا کی ایک جامع نمائندگی کرے اور پھر اس سے تخیلاتی مواد تیار کرے۔   زیر نگرانی سیکھنے کے برعکس جہاں ڈیٹا کو ایک ماہر کے ذریعہ ٹیگ کیا جاتا ہے، جیسے کہ "گیند" یا "مچھلی" کے طور پر ٹیگ کیا جاتا ہے، غیر زیر نگرانی طریقے خود تنظیم کی نمائش کرتے ہیں جو نمونوں کو ممکنہ کثافت کے طور پر حاصل کرتے ہیں[1] یا عصبی خصوصیت کی ترجیحات کا مجموعہ مشین کا وزن اور ایکٹیویشن۔ نگرانی کے اسپیکٹرم میں دیگر سطحیں کمک سیکھنے کی ہیں جہاں مشین کو رہنمائی کے طور پر صرف ایک عددی کارکردگی کا سکور دیا جاتا ہے، اور نیم زیر نگرانی لرننگ جہاں ڈیٹا کے ایک چھوٹے سے حصے کو ٹیگ کیا جاتا ہے۔
غیر زیر نگرانی سیکھنے کو زیر نگرانی سیکھنے کے برعکس سمجھا جا سکتا ہے۔ مؤخر الذکر کو مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کے لیے ایک ماہر کے ذریعے ٹیگ کردہ ڈیٹا سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ سابقہ براہ راست (غیر لیبل یا غیر ٹیگ شدہ) ڈیٹا سے پیٹرن سیکھتا ہے۔