التعلم غير المشرف هو نوع من التعلم الآلي حيث لا يتم إعطاء النموذج المتعلم أي تسميات للبيانات. بدلاً من ذلك، يتعلم النموذج المتعلم التعرف على الأنماط في البيانات من تلقاء نفسه.
يمكن استخدام التعلم غير المشرف للعديد من المهام، بما في ذلك:
التعرف على الأرقام: يمكن استخدام التعلم غير المشرف لتدريب نموذج على التعرف على الأرقام من الصور.
التعرف على الكلمات: يمكن استخدام التعلم غير المشرف لتدريب نموذج على التعرف على الكلمات من النصوص.
تجميع البيانات: يمكن استخدام التعلم غير المشرف لتجميع البيانات في مجموعات متشابهة.
تقليل الأبعاد: يمكن استخدام التعلم غير المشرف لتقليل الأبعاد من البيانات دون فقدان الكثير من المعلومات.
يمكن أن يكون التعلم غير المشرف أداة قوية للعديد من المهام، ولكنه قد يكون أكثر صعوبة من التعلم المشرف. وذلك لأن النموذج المتعلم لا يعطى أي تسميات للبيانات، لذلك يجب أن يتعلم التعرف على الأنماط في البيانات من تلقاء نفسه.
