Unsupervised Learning (Học không giám sát) là một loại học máy trong đó mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu không được gắn nhãn. Mục tiêu là tìm ra các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Ví dụ điển hình là phân cụm (clustering) và giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction). Trong phân cụm, máy tự học từ dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn của con người, tìm hiểu các đặc điểm chung và gom nhóm, tạo dữ liệu mới. Unsupervised Learning được sử dụng trong nhiều ứng dụng AI, bao gồm phân cụm khách hàng, phát hiện bất thường và giảm chiều dữ liệu.