Неконтролируемое обучение (unsupervised learning, UL) подразумевает использование непромаркированных данных. Несмотря на то что данные больше не нуждаются в метках, методы по их сбору, которые использует компьютер, все еще должны разрабатываться человеком. Цель UL — сжатие. Классический пример — приложение для сегментации клиентов: человек собирает сведения о клиентах и учит модель объединять их в кластеры, которые сжимают информацию, раскрывая базовые закономерности.
