Преимущества supervised learning по сравнению с unsupervised:

• Supervised learning:
• даёт точные результаты для конкретных задач; 1
• хорошо справляется с задачами классификации и регрессии; 1
• предоставляет чёткие метрики производительности для оценки модели; 1
• работает с размеченными датасетами; 1
• позволяет напрямую сравнивать предсказанные и реальные результаты. 1

Недостатки supervised learning:

• требует больших объёмов размеченных данных; 1
• подготовка обучающих данных может быть длительной и дорогой; 1
• в процессе разметки может возникнуть предвзятость человека; 1
• плохо справляется с незнакомыми или новыми ситуациями; 1
• может переобучиться на обучающих данных, что приведёт к плохому обобщению. 1

Преимущества unsupervised learning:

• обнаруживает скрытые закономерности и структуры в данных; 1
• не требует размеченных обучающих данных; 1
• уменьшает предвзятость человека при интерпретации данных; 1
• эффективно работает с многомерными данными; 1
• адаптируется к новым, неизвестным закономерностям в реальном времени. 1

Недостатки unsupervised learning:

• не имеет чётких метрик оценки; 1
• может давать трудноинтерпретируемые результаты; 1
• может обнаруживать нерелевантные закономерности в шумных данных; 1
• требует тщательного выбора признаков, чтобы избежать misleading outcomes; 1
• часто нуждается в интерпретации человека для получения действенных выводов. 1

Выбор между этими подходами зависит от конкретной задачи и доступных данных. 2