Porównaj ograniczenia uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.

Uczenie nadzorowane polega na dostarczeniu algorytmowi danych wejściowych oraz odpowiadających im etykiet (oznaczeń), aby nauczył się rozpoznawać wzorce i przewidywać wyniki dla nowych danych. Jednym z głównych ograniczeń tego rodzaju uczenia jest konieczność posiadania dużych i dokładnych zbiorów danych treningowych, co może być kosztowne i czasochłonne. Ponadto, algorytmy uczenia nadzorowanego mogą mieć trudności z generalizacją na nowe, nieznane dane, co prowadzi do zjawiska przeuczenia (overfitting).

Uczenie nienadzorowane polega na przetwarzaniu danych bez wcześniejszego oznaczania ich etykietami. Algorytmy tego rodzaju uczą się wykrywać ukryte wzorce w danych i grupować je w podobne kategorie. Jednym z głównych ograniczeń uczenia nienadzorowanego jest trudność w interpretacji wyników, ponieważ nie ma jasno określonych etykiet
Nadzorowane uczenie się wymaga danych z etykietami, co oznacza, że dane muszą mieci etykiety lob kategorie wskazujące, czym son te dane. Wymaga to większego wysiłku w zbieraniu i etykietowaniu danych, aby były odpowiednie dla algorytmu uczenia sien nadzorowanego. Z kolei oczenie się nienadzorowane nie wymaga danych z etykietami i może działać na surowych danych. Jednak uczenie się nienadzorowane może być trudniejsze do interpretacji, poniewarz może dawać wyniki, które są trodniejsze do zinterpretowania, a te wyniki mogą znacznie się różnić w zależności od użytego algorytmu.