Enfoque de aprendizaje automático donde los algoritmos aprenden patrones en datos sin etiquetas o supervisión externa. En lugar de tener ejemplos etiquetados, el algoritmo busca encontrar estructuras y regularidades inherentes en los datos. Esto incluye técnicas como clustering, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.