Методы кластеризации с учителем и без учителя имеют свои особенности и области применения. 4

Обучение с учителем предполагает, что модель обучается на данных с метками, где для каждого примера известен правильный ответ. 4 Преимущества: высокая точность модели при наличии качественно размеченных данных. 4

Недостатки:

• Необходимость в большом объёме размеченных данных. 2 Сбор и разметка данных требуют значительных ресурсов и времени, что может быть дорого и сложно доступно для многих компаний. 2
• Неприменим ко всем типам данных. 2 Подход может оказаться неэффективным при работе с более сложными и неопределёнными данными и параметрами. 2

Обучение без учителя анализирует данные без меток, позволяя моделям выявлять структуры и закономерности самостоятельно. 4 Преимущества:

• Возможность работать с данными, где отсутствуют явные категории или цели для обучения. 4
• Выявление скрытых закономерностей и структур в данных, которые иначе было бы сложно обнаружить. 4

Недостатки:

• Сложность интерпретации полученных результатов. 4 Нет заранее определённых категорий для оценки. 4
• Возможное неправильное выделение блоков данных и некорректное объединение объектов. 2 Нейросети могут ошибочно идентифицировать связи между данными, которых на самом деле не существует. 2
• Обучение может потребовать больше данных и занять значительное время, так как нейросети нужно пройти много итераций, чтобы сделать верные выводы. 1

Выбор между методами кластеризации с учителем и без учителя определяется наличием данных, целью анализа и спецификой поставленной задачи. 4