Разница между обучением с учителем и без учителя в нейронных сетях заключается в том, что при первом подходе нейросеть обучается на основе предварительно размеченных данных, а при втором — на неразмеченных. 12

Обучение с учителем предполагает наличие полного набора размеченных данных для тренировки модели на всех этапах её построения. 2 Каждому примеру в обучающем наборе соответствует ответ, который алгоритм и должен получить. 2 Например, если нужно обучить нейронную сеть распознавать изображения кошек, нужно подготовить набор изображений кошек (входные данные) и меток, которые указывают, что на этих изображениях действительно изображены кошки (ожидаемые результаты). 1

Обучение без учителя предполагает, что у модели есть набор данных, и нет явных указаний, что с ним делать. 2 Нейронная сеть пытается самостоятельно найти корреляции в данных, извлекая полезные признаки и анализируя их. 2 Например, если нужно обучить нейронную сеть группировать изображения кошек и собак, нужны картинки кошек и собак без указания, что и к чему относится. 1