{"text": "### Human: Jelaskan perbedaan antara tugas yang diawasi dan tidak diawasi?. ### Assistant: Pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi adalah dua jenis tugas pembelajaran mesin dengan perbedaan yang jelas. Pembelajaran yang diawasi adalah jenis pembelajaran mesin di mana model dilatih pada kumpulan data yang mencakup data input dan output yang sesuai. Model menggunakan data yang diberi label ini untuk mempelajari hubungan antara input dan output, yang memungkinkannya untuk membuat prediksi berdasarkan data input baru. Pembelajaran yang diawasi biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti regresi (memprediksi nilai berkelanjutan) dan klasifikasi (memprediksi nilai kategoris). Sebaliknya, pembelajaran yang tidak diawasi adalah jenis pembelajaran mesin di mana model hanya diberikan input data, tanpa label output yang sesuai. Model harus mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data sendiri, tanpa bimbingan atau pengawasan. Beberapa tugas yang tidak diawasi termasuk belajar kelompok (mengelompokkan poin data yang sama) dan pengurangan dimensi (mengalami pasangan)."}