<prompt> Je, kujifunza bila kusimamiwa hufanya kazi vipi?  <response>: Kujifunza bila kusimamiwa ni aina ya kujifunza kwa mashine ambayo inahusisha kutafuta miundo na ruwaza katika data bila kuwa na matokeo au lebo zilizobainishwa mapema. Inategemea algoriti kutambua uunganisho na mkusanyiko wa data kwa kuchunguza muundo msingi wa data ili kuipanga kwa njia ya maana. Katika ujifunzaji usiosimamiwa, mfumo hutolewa na mkusanyiko mkubwa wa data na kuachwa kutafuta mifumo na mahusiano peke yake. Mbinu za kawaida za ujifunzaji zisizosimamiwa ni kuunganisha, kupunguza vipimo, na kanuni za uchimbaji madini. Katika kuunganisha, data hupangwa katika vikundi, au makundi, kulingana na kufanana kati ya pointi za data. Algorithm inajaribu kupunguza tofauti ndani ya vikundi huku ikiongeza tofauti kati ya nguzo. Algorithms maarufu ya nguzo ni pamoja na K-Means, nguzo za Hierarkia, na DBSCAN. Upunguzaji wa vipimo hutumiwa kupunguza idadi ya vigeu katika mkusanyiko wa data huku tukihifadhi maelezo mengi iwezekanavyo. Hii ni muhimu kuibua data katika vipimo vya chini au kushughulikia seti za data ambazo zina idadi kubwa ya vipengele. Uchambuzi wa Kipengele Kikuu PCA na Upachikaji wa Jirani wa Stochastic t-SNE uliosambazwa kwa t ni mbinu maarufu za kupunguza vipimo. Uchimbaji wa kanuni za ushirika hutumiwa kupata uhusiano kati ya vigeu kwenye hifadhidata kubwa. Inatumika mara kwa mara katika uchanganuzi wa kikapu cha soko ili kupata vitu ambavyo hununuliwa mara kwa mara pamoja. Kwa kumalizia, ujifunzaji usiosimamiwa hufanya kazi kwa kuchanganua na kupanga data kulingana na uhusiano wa asili ndani yake, bila maarifa yoyote ya awali ya matokeo. 