Usando a passagem abaixo, em Machine Learning, o que é aprendizado não supervisionado e é diferente de aprendizado supervisionado?
Aprendizagem não supervisionada é um tipo de algoritmo que aprende padrões de dados não marcados. O objetivo é que, através da imitação, que é um modo importante de aprendizagem em pessoas, a máquina seja forçada a construir uma representação concisa de seu mundo e, em seguida, gerar conteúdo imaginativo a partir dele. Em contraste com o aprendizado supervisionado, onde os dados são marcados por um especialista, por exemplo, marcados como uma "bola" ou "peixe", os métodos não supervisionados exibem auto-organização que capta padrões como densidades de probabilidade ou uma combinação de preferências de recursos neurais codificados nos pesos e ativações da máquina. Os outros níveis no espectro de supervisão são aprendizagem de reforço, onde a máquina recebe apenas uma pontuação de desempenho numérico como orientação, e aprendizagem semi-supervisionada, onde uma pequena parte dos dados é marcada.
O aprendizado não supervisionado pode ser entendido em contraste com o aprendizado supervisionado. O último requer um conjunto de dados marcados por um especialista para treinar o modelo de aprendizado de máquina. O primeiro aprende padrões diretamente dos dados (não rotulados ou não marcados).