以下の文章を使って、機械学習における教師なし学習とは何か、また教師あり学習との違いは何か？
教師なし学習とは、タグ付けされていないデータからパターンを学習するアルゴリズムの一種である。その目的は、人間の重要な学習様式である模倣を通じて、マシンがその世界の簡潔な表現を構築し、そこから想像力豊かなコンテンツを生成することである。

教師あり学習では、データは専門家によってタグ付けされ、例えば「ボール」や「魚」のようにタグ付けされるのとは対照的に、教師なし学習では、確率密度や、マシンの重みと活性度にエンコードされた神経特徴選好の組み合わせとしてパターンを捉える自己組織化を示す。教師ありの他のレベルは、機械にガイダンスとして数値的なパフォーマンス・スコアのみを与える強化学習と、データのごく一部にタグを付ける半教師あり学習である。
教師なし学習は、教師あり学習と対比して理解することができる。後者は、機械学習モデルを訓練するために、専門家によってタグ付けされたデータセットを必要とする。前者は、（ラベル付けされていない、あるいはタグ付けされていない）データから直接パターンを学習する。