Використовуючи пункт нижче, в машинному навчанні, що таке ненаглядне навчання і чим воно відрізняється від наглядового навчання?
Навчання без нагляду - це тип алгоритму, який вивчає закономірності з неозначених даних. Мета полягає в тому, що через наслідування, яке є важливим способом навчання у людей, машина змушена побудувати коротке представлення свого світу, а потім генерувати з нього уявне зміст.

На відміну від наглядового навчання, де дані позначені експертом, наприклад. Означені як «куля» або «риба», безконтрольні методи демонструють самоорганізацію, яка захоплює закономірності, такі як щільність ймовірності або комбінація переваг нейронних функцій, кодованих у вагах і активаціях машини. Інші рівні в спектрі нагляду - це навчання підкріплення, де машині дається тільки чисельний бал продуктивності як керівництво, і напівнаглядове навчання, де мала частина даних позначена.
Навчання без нагляду можна розуміти на відміну від наглядового навчання. Останній вимагає набору даних, позначеного експертом для підготовки моделі машинного навчання. Перший вивчає закономірності безпосередньо з даних (неозначених або неозначених).