В чем разница между supervised и unsupervised обучением в машинном обучении?

Разница между supervised и unsupervised обучением в машинном обучении заключается в типе используемых входных данных. www.v7labs.com

Supervised обучение предполагает обучение модели на размеченных датасетах, где каждая точка данных имеет соответствующую метку или выходное значение. www.geeksforgeeks.org Цель — научить алгоритм сопоставлять входные данные с желаемым выходом, что позволяет делать прогнозы для новых, неразмеченных данных. www.geeksforgeeks.org

Unsupervised обучение работает с неразмеченными датасетами, где у точек данных нет связанных меток или выходных значений. www.geeksforgeeks.org Цель — найти скрытые закономерности и структуры внутри данных без явного руководства. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, supervised обучение использует размеченные входные и выходные данные, а unsupervised — нет. {6-host}