בפרק זה צללנו לעומק עולם הלמידה הלא מפוקחת, המתמקדת בזיהוי דפוסים ומבנים פנימיים מתוך דאטה לא מתויג. דיברנו על ההבדלים המרכזיים בין למידה מפוקחת ללמידה לא מפוקחת, סקירה של סוגי אלגוריתמים כמו קלאסטרינג (Clustering) ודחיסת נתונים (Dimensionality Reduction), והצגנו מקרי שימוש בתעשייה כמו שיווק ממוקד, ניתוח גנטי וחקר רשתות חברתיות.

בנוסף, דנו באתגרים ויתרונות של למידה לא מפוקחת, דרכים להעריך ביצועי מודלים, והאם זו הגישה המתאימה לכל פרויקט.

לקינוח, התעמקנו בפילוסופיה של התחום וסקירה של העתיד הצפוי ללמידה לא מפוקחת, כולל הכיוונים העדכניים והמשמעותיים ביותר בתחום.