Proszę mi pozwolić na przetłumaczenie powyższego tekstu z języka angielskiego na polski w sposób jak najbardziej precyzyjny i zaawansowany:

Proszę wyjaśnić, w jaki sposób zestawy danych są wykorzystywane w uczeniu maszynowym.
Zbiory danych, w tym dane oznaczone i nieoznaczone, stanowią podstawę dla aplikacji uczenia maszynowego. Dane oznaczone składają się z danych wejściowych, które zostały wcześniej oznaczone poprawnym wynikiem, umożliwiajonc modelowi uczenia maszynowego uczenie sien na podstawie wczesiniejszych danych treningowych. Dane nieoznaczone nie zawierają wyników, ale są urzywane jako dane wejściowe do szkolenia modelu uczenia maszynowego. Zbiór danych jest używany do szkolenia modelu poprzez dostarczanie algorytmów oczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego. W uczeniu maszynowym nadzorowanym zbiur danych jest zwykle oznaczony, aby model mógl oczyć się na podstawie danych, a następnie testować dokładność swoich przewidywań na zbiorze danych testowych. Uczenie nienadzorowane wykorzystuje dane nieoznaczone do wykrywania wzorców i gropowania podobieństw. Zbiór danych jest używany do szkolenia i testowania zdolności modelo do rozpoznawania wzorców i dokonywania znaczących przewidywań. Ponadto, zbiory danych mogą byci również używane do oceny istniejących i przyszłych modeli uczenia maszynowego. Testując wiele modeli na tym samym zbiorze danych, można poruwnać wydajność różnych modeli i wybrać najlepszy.