L'apprendimento non supervisionato è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che non richiede dati etichettati e utilizza tecniche di esplorazione dei dati per apprendere dai dati non etichettati. Nell'apprendimento non supervisionato, i dati sono raggruppati o organizzati in base a caratteristiche simili. Il cluster o gruppo di dati viene quindi utilizzato per trovare correlazioni e modelli tra i dati, che diventano quindi i criteri appresi. Questo processo consente all'algoritmo di apprendere senza dati di addestramento precedenti, il che lo rende diverso dagli algoritmi di apprendimento supervisionato. Il modello appreso viene quindi utilizzato per fare previsioni. Le previsioni fatte dall'algoritmo di apprendimento non supervisionato dipendono dai dati disponibili e dalla capacità dell'algoritmo di identificare correlazioni e modelli.
Come funziona l'apprendimento senza supervisione?