Выбор между подходами машинного обучения «с учителем» и «без учителя» зависит от конкретных задач и условий.

Обучение с учителем подразумевает, что машине заранее дают понять, какой ответ будет считаться правильным. 4 Под учителем здесь понимается обучающая выборка с размеченными нужным образом данными либо тот, кто указывает правильные ответы в процессе обучения. 4 Этот тип обучения подходит для решения задач классификации и регрессии. 3

Обучение без учителя актуально ввиду большого количества неразмеченных, хаотично собранных данных. 4 Машина должна сама найти связи между отдельными данными, выявить закономерности, подобрать шаблоны и отсортировать объекты в загруженном датасете. 4 Этот тип обучения используется для глубокого анализа больших данных, когда информации так много, что классифицировать всё вручную для обучения алгоритмов невозможно. 3

Также существует обучение с частичным привлечением учителя, когда используется набор обучающих данных как с размеченными, так и с неразмеченными данными. 1 Это полезно, когда трудно извлечь соответствующие функции из больших объёмов. 1

Для выбора подходящего подхода рекомендуется обратиться к специалисту.