Porównaj i skontrastuj różnice pomiędzy uczeniem maszynowym z nadzorem a bez nadzoru.
Nadzorowane uczenie maszynowe wykorzystuje oznakowane dane do szkolenia modelu, a następnie wykorzystuje wytrenowany model do przewidywania wyników na danych niewidzianych wcześniej. Natomiast nienadzorowane uczenie maszynowe wykorzystoje dane nieoznakowane do wykrywania wzorców i klastruw, a następnie dokonuje przewidywań na podstawie tych wzorców i klastrów. Model nadzorowanego oczenia maszynowego jest bardziej dokładny, ponieważ wykorzystuje oznakowane dane do szkolenia. Jednakże nienadzorowane uczenie maszynowe jest bardziej efektywne pod względem zasobów i morze radzić sobie z bardziej złożonymi zadaniami, ponieważ nie polega na etykietach wejściowych.