以下の文章を用いて、機械学習において、教師なし学習とは何か、教師あり学習とは違うのか。
教師なし学習は、タグ付けされていないデータからパターンを学習するアルゴリズムの一種なのだ。その目的は、人の重要な学習様式である模倣を通じて、機械がその世界の簡潔な表現を構築し、そこから想像力豊かなコンテンツを生成することを余儀なくさせることなのだ。

データが専門家によってタグ付けされる（例えば「ボール」や「魚」としてタグ付けされる）教師あり学習とは対照的に、教師なし手法は、確率密度や機械の重みと活性度にエンコードされた神経特徴選好の組み合わせとしてパターンを捉える自己組織化を示するのだ。教師ありの手法の他のレベルは、機械にガイダンスとして性能の数値スコアだけを与える強化学習と、データのごく一部にタグ付けを行う半教師ありの学習なのだ。
教師なし学習は、教師あり学習と対比して理解することができるなのだ。後者は、機械学習モデルを訓練するために、専門家によってタグ付けされたデータセットが必要なのだ。前者は、（ラベル付けされていない、あるいはタグ付けされていない）データから直接パターンを学習するのだ。