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L’apprentissage non supervisé se réfère à l’apprentissage machine contextes dans lesquels il n’y a pas de ‘formation’ période dans laquelle l’apprentissage de l’agent est formé sur des objets d’un type connu. En tant que tel, l’apprentissage supervisé comprend des disciplines telles que les mathématiques de clustering, en vertu de laquelle les données sont découpées en blocs basés sur la minimisation ou la maximisation des propriétés mathématiques et non pas sur une tentative de classer en fonction de la compréhension du contexte.