Representació d'un algoritme d'agrupació (no supervisat)
L'aprenentatge no supervisat[1] (unsupervised learning, en anglès) és un camp de l'aprenentatge automàtic format per algoritmes que aprenen patrons a partir de dades no etiquetades. A diferència de l'aprenentatge supervisat on hi ha un expert que etiqueta les dades, a l'aprenentatge no supervisat la idea és que els algoritmes siguin capaços de descobrir patrons o agrupacions en les dades sense la necessitat d'intervenció humana. La capacitat d'aquests algoritmes per descobrir similituds i diferències en les dades sense la necessitat d'un expert els converteixen en la solució ideal per a problemes d'anàlisi exploratòria de dades, estratègies de venda creuada, segmentació de clients i reconeixement d'imatges.
Els mètodes més utilitzats dins del camp de l'aprenentatge no supervisat són els algorismes d'agrupació,[2] regles d'associació[3] i la reducció de dimensionalitat.[4]