{"text": "### Human: Bandingkan dan bandingkan model pembelajaran tanpa pengawasan dan yang diawasi.. ### Assistant: Model pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi adalah dua pendekatan pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan. Kedua model ini digunakan untuk menganalisis dan memodelkan dataset besar untuk mendapatkan wawasan dan mendeteksi pola. Namun, mereka berbeda dalam beberapa cara utama. 1. Teknik Pembelajaran: Perbedaan utama antara model pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi adalah teknik yang mereka gunakan untuk belajar dari data. Model pembelajaran yang diawasi dilatih menggunakan data berlabel, di mana hasil yang diinginkan sudah diketahui. Mereka menggunakan data ini untuk mempelajari hubungan antara variabel input dan output dan membuat prediksi berdasarkan itu. Sebaliknya, model pembelajaran yang tidak diawasi bekerja dengan data yang tidak diawasi, yang berarti bahwa algoritma harus mencari pola dan hubungan dalam data yang tidak diawasi tanpa adanya. 2. Data Out: Model pembelajaran yang diawasi digunakan untuk pemodelan prediktif, di mana tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola yang berbeda pada input data tertentu. Dalam analisis data yang paling umum, model pembelajaran yang diawasi dapat digunakan untuk mendeteksi hubungan yang berbeda, atau dalam analisis data yang sudah diketahui. Dalam aplikasi pembelajaran yang lebih umum, seperti model pembelajaran yang berbasis pada model dan model pembelajaran yang tidak diawasi, model pembelajaran yang dapat digunakan untuk mendeteksi dan mendeteksi pola yang berbeda. Dalam analisis data yang lebih umum, model pembelajaran yang berbasis pada model dan model pembelajaran yang diawasi dapat digunakan untuk mendeteksi dan mendeteksi hubungan yang lebih baik."}