En apprentissage non supervisé, les données d'entrées ne sont pas annotées. Comment cela peut-il fonctionner ? Eh bien, l'algorithme d'entraînement s'applique dans ce cas à trouver seul les similarités et distinctions au sein de ces données, et à regrouper ensemble celles qui partagent des caractéristiques communes / En supervised learning, on reçoit des données d'exemple annotées : (x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),... et on espère prédire la sortie sur de nouvelles observations : x∗→y∗ .