{"text": "### Human: Apa perbedaan antara algoritma pembelajaran yang diawasi dan algoritma pembelajaran yang tidak diawasi?. ### Assistant: Pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran yang tidak diawasi adalah dua kategori utama algoritma pembelajaran mesin yang berbeda dalam beberapa cara. Algoritma pembelajaran yang diawasi dilatih menggunakan data yang diberi label, atau data yang memiliki output yang diketahui. Algoritma belajar dengan menganalisis pasang input-output dan menemukan fungsi pemetaan yang dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data baru yang tidak terlihat. Pembelajaran yang diawasi sering digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi, di mana tujuannya adalah untuk menetapkan label untuk data baru atau memprediksi nilai yang terus menerus. Di sisi lain, algoritma pembelajaran yang tidak diawasi tidak memiliki akses ke data yang diberi label dan sebaliknya bekerja dengan data yang tidak diberi label. Algoritma ini digunakan untuk menemukan pola dalam data, dan biasanya digunakan untuk pengelompokan, pengurangan dimensi, dan aturan asosiasi. Tujuan pembelajaran yang tidak diawasi adalah untuk menemukan data yang tersembunyi dalam berbagai struktur dan variabel utama. Dalam ketidakhadiran mereka, kedua metode pembelajaran yang tidak diawasi juga digunakan untuk menemukan perbedaan yang akurat dalam jangkauan dan struktur data."}