В чем принципиальное отличие контролируемого и неконтролируемого машинного обучения?

Принципиальное отличие контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в том, что в первом случае используются размеченные данные для помощи в прогнозировании, а во втором — нет. habr.com

Контролируемое обучение (с учителем) основано на использовании наборов размеченных данных, где каждая точка связана с известной меткой или результатом. habr.com www.freecodecamp.org Модель учится делать точные прогнозы или классификации на основе невидимых данных. www.freecodecamp.org

Неконтролируемое обучение (без учителя) имеет дело с немаркированными данными, в которых не предусмотрены ранее существовавшие метки или результаты. www.freecodecamp.org При таком подходе целью является выявление скрытых закономерностей или структур, присущих самим данным. www.freecodecamp.org

Некоторые другие ключевые различия между контролируемым и неконтролируемым обучением:

• Цели. habr.com Цель контролируемого обучения — прогнозировать результаты по новым данным, заранее известно, какого рода результат ожидать. habr.com Цель неконтролируемого обучения — получить полезную информацию из огромного объёма новых данных, машина сама определяет, какая информация из набора необычна или представляет интерес. habr.com
• Области применения. habr.com Модели контролируемого обучения подходят для обнаружения спама, анализа тональности высказываний, прогнозирования погоды, изменения цен и т. д.. habr.com Модели неконтролируемого обучения созданы для выявления отклонений, повышения эффективности рекомендательных сервисов, прогнозирования поведения клиентов и медицинской визуализации. habr.com
• Сложность. habr.com Контролируемое обучение — простой метод машинного обучения, неконтролируемое обучение требует мощных инструментов для работы с большим количеством неклассифицированных данных и отличается высокой вычислительной сложностью. habr.com