باستخدام الفقرة أدناه، في التعلم الآلي، ما هو التعلم غير الخاضع للإشراف وهل يختلف عن التعلم الخاضع للإشراف؟
Context:التعلم غير المراقب هو نوع من الخوارزميات التي تتعلم أنماط من البيانات غير المسجلة. الهدف هو انه من خلال التقليد، وهو طريقة مهمة للتعلم في البشر، تُجبر الآلة على بناء تمثيل موجز لعالمها ومن ثم توليد محتوى تخيلي منه.  على عكس التعلم الخاضع للإشراف حيث يتم وضع علامة على البيانات من قبل خبير، على سبيل المثال "كرة" أو "سمكة"، الأساليب غير الخاضعة للإشراف تظهر التنظيم الذاتي الذي يلتقط أنماط ككثافات احتمالية أو مزيج من تفضيلات الميزات العصبية المشفرة في أوزان الآلة وتفعيلاتها. المستويات الأخرى في طيف الإشراف هي تعزيز التعلم حيث يتم إعطاء الآلة فقط درجة أداء رقمية كدليل، والتعلم شبه الخاضع للإشراف حيث يتم وضع علامة على جزء صغير من البيانات.
التعلم غير الخاضع للإشراف يمكن فهمه على النقيض من التعلم الخاضع للإشراف. هذا الأخير يحتاج مجموعة بيانات مختومة من قبل خبير لتدريب نموذج التعلم الآلي. الأول يتعلم الأنماط مباشرة من البيانات (غير الملصقة أو غير الملصقة).