मशीन लर्निंग में नीचे दिए गए पैसेज का उपयोग करते हुए, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग क्या है और क्या यह सुपरवाइज्ड लर्निंग से अलग है?अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एक प्रकार का एल्गोरिथम है जो अनटैग्ड डेटा से पैटर्न सीखता है। लक्ष्य यह है कि मिमिक्री के माध्यम से, जो लोगों में सीखने का एक महत्वपूर्ण तरीका है, मशीन को अपनी दुनिया का एक संक्षिप्त प्रतिनिधित्व बनाने और फिर उससे कल्पनाशील सामग्री उत्पन्न करने के लिए मजबूर किया जाता है।

पर्यवेक्षित शिक्षण के विपरीत जहां एक विशेषज्ञ द्वारा डेटा को टैग किया जाता है, उदा। "गेंद" या "मछली" के रूप में टैग किए गए, अनियंत्रित तरीके स्व-संगठन को प्रदर्शित करते हैं जो संभाव्यता घनत्व [1] या मशीन के वजन और सक्रियण में एन्कोडेड तंत्रिका सुविधा वरीयताओं के संयोजन के रूप में पैटर्न को कैप्चर करते हैं। पर्यवेक्षण स्पेक्ट्रम में अन्य स्तर सुदृढीकरण सीखने हैं जहां मशीन को मार्गदर्शन के रूप में केवल एक संख्यात्मक प्रदर्शन स्कोर दिया जाता है, और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा जहां डेटा का एक छोटा सा हिस्सा टैग किया जाता है।
समानार्थक शब्द: यह निर्देशिका मशीन लर्निंग के बेहद जटिल दुनिया को समझने में मदद करेगा। इसमें दिए गए भाषण के समझने में आसानी होगी।