Proszę opisać różnicę między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym.

Uczenie nadzorowane to proces uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych, które są już oznaczone etykietami lub klasami. W ten sposób algorytm jest w stanie nauczyć się, jak przewidywać etykietę lub klasę dla nowych danych wejściowych. Jest to przydatne w przypadku, gdy chcemy nauczyć maszynę rozpoznawać obrazy, dźwięki lub teksty.

Uczenie nienadzorowane to proces uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie danych wejściowych, które nie są oznaczone etykietami lub klasami. W ten sposób algorytm próbuje znaleźć wzorce lub struktury w danych wejściowych i grupować je w naturalne klastry. Jest to przydatne w przypadku, gdy chcemy odkryć ukryte zależności w danych lub segmentować grupy podobnych obiektów.
Nadzorowane oczenie jest rodzajem uczenia maszynowego, w którym kompoter otrzymoje oznakowane dane treningowe i jest proszony o naoczenie się odwzorowania od wejścia do wyjścia. Z drogiej strony, nienadzorowane uczenie nie wymaga żadnych oznakowanych danych, a celem jest znalezienie struktury w danych bez rzadnej zewnętrznej pomocy. Nadzorowane uczenie jest stosowane do zadań takich jak klasyfikacja, regresja i prognozowanie, podczas gdy nienadzorowane oczenie jest przydatne do zadani takich jak gropowanie i redokcja wymiarowosici. Modele uczenia nadzorowanego są szkolone na oznakowanych danych i dlatego wymagajon lodzkiego wklado, podczas gdy modele uczenia nienadzorowanego muszon oczyć sien na surowych danych, co nie wymaga lodzkiego wkłado.

Algorytmy uczenia nadzorowanego mogą również być orzywane do znajdowania wzorcuw w danych, ale wymaga to oznakowanych danych. Algorytmy oczenia nienadzorowanego son w stanie autonomicznie znajdowaci wzorce w danych na podstawie własnej wiedzy wewnentrznej.