Utilizando el siguiente pasaje, en el Aprendizaje Automático, ¿qué es el aprendizaje no supervisado y en qué se diferencia del aprendizaje supervisado?
El aprendizaje no supervisado es un tipo de algoritmo que aprende patrones a partir de datos no etiquetados. El objetivo es que mediante el mimetismo, que es un modo importante de aprendizaje en las personas, la máquina se vea obligada a construir una representación concisa de su mundo y luego generar contenido imaginativo a partir de ella.

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que los datos son etiquetados por un experto, por ejemplo, etiquetados como "pelota" o "pez", los métodos no supervisados muestran una autoorganización que captura patrones como densidades de probabilidad o una combinación de preferencias de características neuronales codificadas en los pesos y activaciones de la máquina. Los otros niveles del espectro de la supervisión son el aprendizaje por refuerzo, en el que la máquina sólo recibe una puntuación numérica de rendimiento como orientación, y el aprendizaje semisupervisado, en el que se etiqueta una pequeña parte de los datos.
El aprendizaje no supervisado puede entenderse en contraste con el aprendizaje supervisado. Este último requiere un conjunto de datos etiquetados por un experto para entrenar el modelo de aprendizaje automático. El primero aprende patrones directamente de los datos (no etiquetados o sin etiquetar).