जब तक बच्चे ध्वनियों को छांटना शुरू नहीं करते, तब तक कोई उन्हें यह नहीं बताता कि कौन सी ध्वनि किस भाषा की है। अनसुपरवाइज्ड लर्निंग भी इसी तरह काम करती है: एल्गोरिदम को बिना लेबल वाला डेटा मिलता है और उसे खुद ही संरचना ढूंढनी पड़ती है। जांच के लिए कोई सही उत्तर नहीं होता, केवल डेटा की संरचना से उभरने वाले पैटर्न होते हैं।

क्लस्टरिंग इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण है। एक खुदरा विक्रेता एक वर्ष के खरीद रिकॉर्ड को क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में डाल सकता है और पांच अलग-अलग ग्राहक समूहों की खोज कर सकता है जिन्हें उसने पहले कभी परिभाषित नहीं किया था। आयामी कमी एक और उदाहरण है: सैकड़ों मापों को एक द्वि-आयामी मानचित्र में संपीड़ित करना जो सार्थक संबंधों को संरक्षित करता है।

जहां यह अपनी जीविका अर्जित करता है

• विपणन के लिए ग्राहक विभाजन
• नेटवर्क ट्रैफ़िक या विनिर्माण में विसंगति का पता लगाना
• बड़े दस्तावेज़ संग्रहों में विषय की खोज
• बाद में पर्यवेक्षित कार्यों के लिए पूर्वप्रशिक्षण निरूपण

लेबलों का अभाव स्वतंत्रता और बोझ दोनों है। वास्तविक डेटा के अभाव में, परिणामों का मूल्यांकन व्यक्तिपरक होता है और अक्सर यह निर्धारित करने के लिए किसी मानव की आवश्यकता होती है कि क्लस्टर सार्थक हैं या नहीं। फिर भी, जब लेबल लगाना असंभव या बहुत महंगा हो, तो डेटा में छिपी जानकारी को जानने का एकमात्र तरीका अनसुपरवाइज्ड विधियाँ ही हैं।