教師なし学習
機械学習でコンピュータにデータを学習させるときに、データのひとつひとつが何であるかという解答（=教師）が用意されていないという学習方法。
解答が用意されていないデータを学習するということは、それらのデータの共通項によってのみ学習されるということである。
ex)メールの文章を学習するとき、文章の特徴などから迷惑メールと知人からのメールと職場からのメールを分類分け出来るかもしれないが、その分類が何を示すのかという答えは与えられていないため、我々が解釈しなければならない。
→人間が分類しえなかった共通項によって分類されるというあらたな発見があるかもしれない…？
異常検知・・・教師あり学習では解答があらかじめ与えられているため、異常なデータ（＝学習していないデータ）についてははたらきが期待できない。その点、教師なし学習の場合は「異常なデータ」という共通項からの逸脱を検知できるため、異常検知などに用いられることがある。