Stroj studuje vstupní data – z nichž velká část je neoznačená a nestrukturovaná – a začíná identifikovat vzory a korelace s využitím všech relevantních, přístupných dat.
Učení bez dohledu je druhým ze čtyř modelů strojového učení. V modelech učení bez dohledu není klíč odpovědi. Stroj studuje vstupní data – z nichž velká část je neoznačená a nestrukturovaná – a začíná identifikovat vzory a korelace s využitím všech relevantních, přístupných dat. V mnoha ohledech je učení bez dohledu modelováno podle toho, jak lidé pozorují svět. Používáme intuici a zkušenosti k seskupování věcí. Jak zažíváme stále více příkladů něčeho, naše schopnost kategorizovat a identifikovat to se stává stále přesnější. U strojů je „zkušenost“ definována množstvím zadávaných a zpřístupněných dat. Mezi běžné příklady aplikací učení bez dohledu patří rozpoznávání obličeje, analýza genové sekvence, průzkum trhu a kybernetická bezpečnost.