Pembelajaran Tanpa Terawasi: Perbedaan antara revisi

Pembelajaran tanpa terawasi adalah salah satu cabang utama dari [[pembelajaran mesin]] di mana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. Artinya, algoritma tidak diberi tahu tentang kategori atau hasil dari masing-masing data, melainkan harus menemukan struktur atau pola tersembunyi di dalam data itu sendiri. Pendekatan ini berbeda dengan [[pembelajaran terawasi]], di mana setiap data pelatihan dilengkapi dengan label atau target output.