Разница между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением заключается в использовании наборов размеченных данных. 23

Контролируемое обучение — это подход к машинному обучению, основанный на использовании наборов размеченных данных. 3 Такие наборы данных используются для создания алгоритмов, нацеленных на классификацию данных или точное прогнозирование результатов. 3 Например, в сфере распознавания спама входящими данными является любой текст, а метка даёт понять, является ли сообщение спамом. 5

Неконтролируемое обучение — это метод машинного обучения, при котором модель обучается выявлять закономерности и скрытые взаимосвязи на наборах неразмеченных данных без контроля со стороны пользователя. 6 При неконтролируемом обучении алгоритму не сообщается конечная цель или шаблоны, а только предоставляются массивы данных — общие признаки распознаются автоматически. 6