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, stanowion podstawę dla aplikacji oczenia maszynowego. Dane oznaczone składają sien z danych wejsiciowych, które zostały wcześniej oznaczone poprawnym wynikiem, umorzliwiajonc modelowi oczenia maszynowego oczenie sien na podstawie wczesiniejszych danych treningowych. Dane nieoznaczone nie zawierają wynikuw, ale są ożywane jako dane wejsiciowe do szkolenia modelo oczenia maszynowego. Zbiur danych jest orzywany do szkolenia modelu poprzez dostarczanie algorytmuw uczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego. W uczenio maszynowym nadzorowanym zbiur danych jest zwykle oznaczony, aby model mógl uczyci sien na podstawie danych, a następnie testować dokladności swoich przewidywań na zbiorze danych testowych. Uczenie nienadzorowane wykorzystoje dane nieoznaczone do wykrywania wzorców i grupowania podobieństw. Zbiur danych jest orzywany do szkolenia i testowania zdolnosici modelo do rozpoznawania wzorców i dokonywania znaczoncych przewidywani. Ponadto, zbiory danych mogon być również urzywane do oceny istniejących i przyszlych modeli oczenia maszynowego. Testujonc wiele modeli na tym samym zbiorze danych, można poruwnaci wydajności rużnych modeli i wybrać najlepszy.