Выбор между машинным обучением с учителем и без учителя зависит от конкретных задач и условий.

Обучение с учителем подходит для задач, когда имеется внушительный набор достоверных данных для обучения алгоритма. 1 Этот метод используется для нейросетей, которые в дальнейшем будут решать задачи классификации: получать на входе большой объём данных и разделять информацию по заданным категориям. 2 Также с его помощью можно научить нейросеть строить прогнозы на основе данных: оценивать недвижимость, предполагать изменение цен, создавать планы закупок. 6

Обучение без учителя эффективно, когда размеченные данные отсутствуют или их создание сопряжено с трудностями. 9 Этот метод помогает выявлять скрытые закономерности и структуры в данных, которые иначе было бы сложно обнаружить. 9 Например, он используется для сегментации клиентов, обнаружения аномалий, анализа потребительской корзины, кластеризации документов, анализа социальных сетей, сжатия изображений. 4

Ещё один вариант — обучение с частичным привлечением учителя. 14 Этот метод полезен, когда трудно извлечь из данных важные признаки или разметить все объекты — трудоёмкая задача. 1 Например, его часто используют для решения медицинских задач, где небольшое количество размеченных данных может привести к значительному повышению точности. 1

Таким образом, выбор между этими методами определяется наличием данных, целью анализа и спецификой поставленной задачи. 9