비지도 학습은 기계 학습의 한 종류로, 데이터에 대한 레이블이 없는 상태에서 패턴이나 구조를 찾는 방법입니다. 이 방식은 알고리즘이 데이터의 특성을 스스로 학습하여 그룹화하거나 클러스터링하는 데 사용됩니다. 주로 군집화와 차원 축소 기법이 포함되며, 데이터의 숨겨진 구조를 발견하는 데 유용합니다. 비지도 학습은 데이터 분석과 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.