Обучение с учителем в контексте нейросетей предполагает наличие полного набора размеченных данных для тренировки модели на всех этапах её построения. 4 Каждому примеру в обучающем наборе соответствует ответ, который алгоритм и должен получить. 4 Например, при обучении задаче классификации изображений каждой отдельной картинке будет присвоена метка, означающая класс изображения (например, кошка или собака на фото). 1

Обучение без учителя предполагает использование неразмеченных данных, из которых алгоритм самостоятельно пытается извлечь признаки и зависимости. 4 Модели заранее не известен «правильный ответ», и её задача — проанализировать все данные и обнаружить в них общие скрытые структуры или паттерны для будущей классификации. 1

Таким образом, основное отличие в том, что при обучении с учителем нейросеть обучается на размеченных данных и предсказывает ответы, а при обучении без учителя — использует неразмеченные данные и самостоятельно ищет в них закономерности. 14