Was versteht man im Bereich des maschinellen Lernens unter unüberwachtem Lernen und worin unterscheidet es sich vom überwachten Lernen?
Unüberwachtes Lernen ist eine Art von Algorithmus, der Muster aus unmarkierten Daten lernt. Das Ziel ist, dass die Maschine durch Nachahmung - eine wichtige Art des Lernens beim Menschen - gezwungen wird, eine prägnante Darstellung ihrer Welt zu erstellen und dann daraus fantasievolle Inhalte zu generieren.

Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem die Daten von einem Experten markiert werden, z. B. als "Ball" oder "Fisch", weisen unüberwachte Methoden eine Selbstorganisation auf, die Muster als Wahrscheinlichkeitsdichten oder eine Kombination neuronaler Merkmalspräferenzen erfasst, die in den Gewichten und Aktivierungen der Maschine kodiert sind. Die anderen Stufen des Überwachungsspektrums sind das Reinforcement Learning, bei dem die Maschine nur einen numerischen Leistungswert als Anleitung erhält, und das Semi-Supervised Learning, bei dem ein kleiner Teil der Daten markiert wird.
Unüberwachtes Lernen kann im Gegensatz zum überwachten Lernen verstanden werden. Letzteres erfordert einen von einem Experten markierten Datensatz, um das maschinelle Lernmodell zu trainieren. Beim unüberwachten Lernen werden die Muster direkt aus den (unmarkierten oder nicht markierten) Daten gelernt.
Using the passage below, in Machine Learning, what is unsupervised learning and is it different from supervised learning?
Unsupervised learning is a type of algorithm that learns patterns from untagged data. The goal is that through mimicry, which is an important mode of learning in people, the machine is forced to build a concise representation of its world and then generate imaginative content from it.

In contrast to supervised learning where data is tagged by an expert, e.g. tagged as a "ball" or "fish", unsupervised methods exhibit self-organization that captures patterns as probability densities[1] or a combination of neural feature preferences encoded in the machine's weights and activations. The other levels in the supervision spectrum are reinforcement learning where the machine is given only a numerical performance score as guidance, and semi-supervised learning where a small portion of the data is tagged.
Unsupervised learning can be understood in contrast to supervised learning. The latter requires a data set tagged by an expert to train the machine learning model. The former learns patterns directly from the (unlabeled or untagged) data.