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L'apprentissage non supervisé est une méthode d'IA où un modèle est entraîné sur des données sans étiquettes ou réponses prédéfinies. Il doit découvrir par lui-même des motifs ou des structures cachées, comme regrouper des objets similaires (clustering) ou détecter des anomalies, sans supervision humaine directe.
