باستخدام المقطع أدناه، في التعلم الآلي، ما هو التعلم غير الخاضع للإشراف وهل يختلف عن التعلم الخاضع للإشراف؟
Context:التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع من الخوارزميات التي تتعلم الأنماط من البيانات غير المسجلة. الهدف هو أن من خلال التقليد، وهو طريقة مهمة للتعلم لدى البشر، يتم إجبار الآلة على بناء تمثيل موجز لعالمها ومن ثم توليد محتوى تخيلي منه.  على النقيض من التعلم الخاضع للإشراف حيث يتم وضع علامة على البيانات من قبل خبير ، على سبيل المثال يتم وضع علامة على أنها "كرة" أو "سمكة" ، فإن الطرق غير الخاضعة للإشراف تظهر التنظيم الذاتي الذي يلتقط الأنماط ككثافات احتمالية أو مزيج من تفضيلات الميزات العصبية المشفرة في أوزان الآلة وتفعيلها. المستويات الأخرى في طيف الإشراف هي تعزيز التعلم حيث يتم إعطاء الآلة فقط درجة الأداء العددية كدليل ، والتعلم شبه الخاضع للإشراف حيث يتم وضع علامة على جزء صغير من البيانات.
يمكن فهم التعلم غير الخاضع للإشراف على النقيض من التعلم الخاضع للإشراف. يتطلب هذا الأخير مجموعة بيانات يتم وضع علامات عليها من قبل خبير لتدريب نموذج التعلم الآلي. يتعلم الأول أنماطًا مباشرة من البيانات (غير الملصقة أو غير الملصقة).