یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) یک روش در یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌ها بدون برچسب‌گذاری داده‌ها آموزش می‌بینند. در این نوع یادگیری، سیستم به دنبال الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها می‌گردد و می‌تواند اطلاعات مفیدی را استخراج کند. این روش معمولاً برای کلاسترینگ و کاهش ابعاد استفاده می‌شود. در کلاسترینگ، داده‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم می‌شوند، در حالی که در کاهش ابعاد، ویژگی‌های مهم داده‌ها شناسایی و استخراج می‌شوند. یادگیری بدون نظارت به تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده کمک می‌کند.