डेटा के भीतर छिपे हुए पैटर्न और संबंधों की खोज के लिए अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है। अप्रशिक्षित शिक्षा में, एल्गोरिथम को सीखने के लिए कोई पूर्व ज्ञान या लेबल डेटा नहीं दिया जाता है, बल्कि डेटा को अपने दम पर तलाशने और समानता और अंतर को पहचानने की अनुमति दी जाती है। इसका उपयोग डेटा में समानता और अंतर की पहचान करने, समान डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहित करने और विसंगतियों या आउटलेयर का पता लगाने के लिए किया जाता है। क्लस्टरिंग सबसे आम अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीक है, जिसमें एल्गोरिथम उन डेटा बिंदुओं को समूहित करता है जो उनकी विशेषताओं या विशेषताओं के आधार पर एक दूसरे के समान होते हैं। एक अन्य सामान्य तकनीक डायमेंशनलिटी रिडक्शन है, जिसमें महत्वपूर्ण जानकारी को संरक्षित करते हुए डेटासेट में सुविधाओं की संख्या को कम करना शामिल है।
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