पर्यवेक्षण नसलेल्या शिक्षणाला पर्यवेक्षित शिक्षणाच्या विरूद्ध समजले जाऊ शकते. यंत्राच्या शिकण्याच्या मॉडेलला प्रशिक्षित करण्यासाठी तज्ञांनी टॅग केलेला डेटा सेट आवश्यक आहे. प्रथम (लेबल नसलेले किंवा टॅग न केलेले) डेटामधून थेट नमुने शिकते.
खाली दिलेल्या परिच्छेदाचा वापर करून, मशीन लर्निंगमध्ये, अनसुपेयर्ड लर्निंग म्हणजे काय आणि ते पर्यवेक्षित लर्निंगपेक्षा वेगळे आहे का?
Context:अनसर्विस्ड लर्निंग हा एक प्रकारचा अल्गोरिदम आहे जो टॅग नसलेल्या डेटामधून नमुने शिकतो. याचे उद्दिष्ट हे आहे की अनुकरण करून, जे मनुष्याच्या शिकण्याच्या महत्वाच्या पद्धतींपैकी एक आहे, यंत्राला त्याच्या जगाचे संक्षिप्त प्रतिनिधित्व तयार करण्यास भाग पाडले जाते आणि मग त्यातून कल्पनारम्य सामग्री तयार करते.  पर्यवेक्षित शिक्षणाच्या विरूद्ध, जिथे तज्ज्ञांनी डेटा टॅग केला आहे, उदाहरणार्थ "बॉल" किंवा "फिश" म्हणून टॅग केलेले, अनियंत्रित पद्धती स्वतः ची संघटना प्रदर्शित करतात जी संभाव्यता घनता किंवा मशीनच्या वजनात आणि सक्रियतेमध्ये एन्कोड केलेल्या मज्जासंस्थेच्या वैशिष्ट्यांच्या पसंतींचे संयोजन म्हणून नमुने कॅप्चर करते. पर्यवेक्षण स्पेक्ट्रममधील इतर स्तर म्हणजे मजबुतीकरण शिक्षण जेथे मशीनला मार्गदर्शन म्हणून केवळ संख्यात्मक कार्यक्षमता स्कोअर दिले जाते आणि अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण जेथे डेटाचा एक छोटासा भाग टॅग केला जातो.