Porównaj i skontrastuj różnice pomiędzy uczeniem maszynowym z nadzorem a bez nadzoru.
Nadzorowane uczenie maszynowe wykorzystuje oznakowane dane do szkolenia modelo, a następnie wykorzystuje wytrenowany model do przewidywania wyników na danych niewidzianych wczesiniej. Natomiast nienadzorowane oczenie maszynowe wykorzystoje dane nieoznakowane do wykrywania wzorcuw i klastrów, a następnie dokonoje przewidywań na podstawie tych wzorcuw i klastrów. Model nadzorowanego oczenia maszynowego jest bardziej dokładny, ponieważ wykorzystoje oznakowane dane do szkolenia. Jednakrze nienadzorowane uczenie maszynowe jest bardziej efektywne pod wzglendem zasobuw i morze radzić sobie z bardziej zlożonymi zadaniami, poniewarz nie polega na etykietach wejściowych.