การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคืออัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่ใช้ค้นหารูปแบบและคาดการณ์ในชุดข้อมูลโดยไม่มีข้อมูลติดป้ายกำกับ มีพื้นฐานมาจากแนวคิดที่ว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องมีความรู้มาก่อน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลและค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างกัน
ต่างจากการเรียนรู้แบบมีผู้สอนซึ่งใช้ข้อมูลอินพุตที่มีป้ายกำกับเพื่อทำนายและจำแนกประเภท การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่จำเป็นต้องใช้ป้ายกำกับอินพุตและเอาท์พุต แต่โปรแกรมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถตรวจจับความสัมพันธ์และกำหนดโครงสร้างพื้นฐานโดยการวิเคราะห์ข้อมูล
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลถูกนำมาใช้ในการใช้งานตั้งแต่หุ่นยนต์ไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติไปจนถึงชีวสารสนเทศศาสตร์ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อระบุความผิดปกติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ตรวจจับกลุ่มของจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน และสรุปผลจากข้อมูลดิบ
ตัวอย่างของอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการจัดกลุ่มแบบเคมีน โดยที่ชุดของจุดข้อมูลจะถูกจัดกลุ่มเป็นกลุ่มตามความคล้ายคลึงกัน อีกตัวอย่างหนึ่งคือ Principal Component Analysis (PCA) ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลโดยการลดจำนวนมิติในขณะที่ยังคงรักษาคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของชุดข้อมูลไว้
อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้เพื่อสำรวจข้อมูลโดยการค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้เราเข้าใจวิธีการทำงานของโลกได้ดีขึ้น สามารถใช้ค้นหาความสัมพันธ์ หาข้อสรุป และคาดการณ์ได้โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ท้ายที่สุดแล้ว การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น
