教師なし学習(きょうしなしがくしゅう, Unsupervised Learning)は、機械学習の手法の一つ。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。教師あり学習は、その「出力すべきもの」も入力として与えることで教師なし学習になる。
教師なし学習では、正解のデータは与えられていない。未知のデータから規則性を発見するのが目的となる。教師なし学習の具体的な例として以下のようなものがある。