В чем заключаются основные отличия между контролируемым и неконтролируемым обучением в ИИ?

Некоторые основные отличия между контролируемым и неконтролируемым обучением в ИИ:

• Тип данных. ru.macgence.com При контролируемом обучении используются помеченные данные, где каждый пример связан с соответствующей выходной меткой. ru.macgence.com При неконтролируемом обучении — неразмеченные данные без явных меток вывода. ru.macgence.com
• 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
• Механизм обратной связи. ru.macgence.com Контролируемое обучение получает явную обратную связь по прогнозам, основанным на основных метках истинности во время обучения. ru.macgence.com Неконтролируемое обучение не имеет доступа к обратной связи, поскольку не предоставлены основные истинные метки. ru.macgence.com
• Задачи. ru.macgence.com Контролируемое обучение используется для задач прогнозирования и классификации. ru.macgence.com Неконтролируемое обучение применяется для исследовательского анализа и обнаружения закономерностей в данных без чётких меток. ru.macgence.com
• Сложность. habr.com Контролируемое обучение — простой метод машинного обучения, неконтролируемое обучение требует мощных инструментов для работы с большим количеством неклассифицированных данных, отличается высокой вычислительной сложностью. habr.com