Unsupervised machine learning

تدريب نموذج (model) للعثور على أنماط في مجموعة بيانات، عادةً مجموعة بيانات غير مسماة.
الاستخدام الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف هو تجميع (cluster) البيانات في مجموعات من الأمثلة المتشابهة. على سبيل المثال، يمكن لخوارزمية التعلم الآلي غير الخاضعة للاشراف أن تجمع الأغاني بناءً على الخصائص المختلفة للموسيقى. يمكن أن تصبح المجموعات الناتجة مدخلاً لخوارزميات تعلم الآلة الأخرى (على سبيل المثال، لخدمة توصية الموسيقى). يمكن أن يساعد التجميع عندما تكون التسميات المفيدة نادرة أو غائبة. على سبيل المثال، في مجالات مثل مكافحة الإساءة (anti-abuse) والاحتيال (fraud)، يمكن أن تساعد المجموعات البشرية على فهم البيانات بشكل أفضل.
على النقيض من التعلم الآلي الخاضع للإشراف (supervised machine learning).