Human: 비지도 학습은 태그가 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘의 한 유형입니다. 목표는 사람의 중요한 학습 모드인 모방을 통해 기계가 자신의 세계를 간결하게 표현한 다음 이를 통해 상상력이 풍부한 콘텐츠를 생성하도록 하는 것입니다.

전문가가 데이터에 '공' 또는 '물고기'와 같은 태그를 지정하는 지도 학습과 달리, 비지도 방식은 패턴을 확률 밀도[1] 또는 기계의 가중치와 활성화에 인코딩된 신경 기능 선호도의 조합으로 캡처하는 자기 조직화를 나타냅니다. 지도 스펙트럼의 다른 수준으로는 기계에 수치화된 성능 점수만 지침으로 주어지는 강화 학습과 데이터의 일부에 태그가 지정되는 반지도 학습이 있습니다. 
아래 지문을 사용하여 머신 러닝에서 비지도 학습이란 무엇이며 지도 학습과 어떻게 다른가요? 

Assistant: 비지도 학습은 지도 학습과 대조적으로 이해할 수 있습니다. 후자는 머신 러닝 모델을 학습시키기 위해 전문가가 태그를 지정한 데이터 세트가 필요합니다. 전자는 라벨이 없거나 태그가 없는 데이터에서 직접 패턴을 학습합니다.</s>