자율학습에서는 지도 학습과 같이 동일하게 훈련용 데이터를 통해 학습을 수행하지만, 데이터에 대한 정답이 주어지지 않는다. 예를 들어, 다양한 수백 종류에 동물 사진들을 입력하고 이를 호랑이, 고래, 거북이 등으로 분류하는 작업을 생각해 보자. 비(非 )지도 학습에서 각 사진이 호랑이인지 고래인지 거북이인지 컴퓨터에 알려주지 않는다. 사진에 나와 있는 동물들의 특징을 분석해서 비슷한 것끼리 분류만 해놓을 뿐이다. 이때, 컴퓨터는 분류해 놓은 사진이 어떤 동물인지 알지 못한다. 비슷한 것끼리 분류할 때, 데이터 간의 거리를 계산하여 값의 차이가 적은 것끼리 분류해 놓는다. 학습이 잘 된 상태라면, 사진을 줬을 때, 호랑이, 고래, 거북 등을 잘 판별할 수 있지만, 훈련 데이터가 적거나 잘못된 입력 데이터를 사용하였을 경우에는 고래를 호랑이로 또는 거북이를 고래로 판별할 수도 있다. 따라서 이것은 컴퓨터가 알아서 데이터를 분류하고 의미 있는 값을 보여 주거나 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 밝히는데 주로 사용되는 학습 방법이다. 자율학습은 계산을 반복하면서 가장 적합한 가중치 계수를 찾아내고 정답 정보가 없는 상태에서 학습을 통해 모델을 만들어 낸다. 비(非 )지도학습을 사용하는 인공지능 알고리즘에는 군집화 기법이 있다. 군집화란 주어진 데이터를 특성에따라, 여러 개의 그룹으로 분류하는 것을 말한다.
자율학습에서는 데이터를 통한 학습을 수행하지만 정답은 주어지지 않는다. 제시된 동물 사진을 호랑이, 고래 등으로 분류하는 작업에서 제시된 사진들은 데이터 간의 거리를 계산하여 값의 차이가 적은 비슷한 것끼리 분류만 되어 있을 뿐이다. 이러한 비지도학습은 군집화 기법을 통해 컴퓨터가 반복 계산과 학습을 통해 모델을 만들어 낸다.