Proszę dokładnie wyjaśnić różnicę między uczeniem nienadzorowanym a nadzorowanym.

Uczenie nienadzorowane i nadzorowane to dwa główne rodzaje uczenia maszynowego. Uczenie nienadzorowane polega na analizowaniu danych bez uprzedniej znajomości wyników. W tym przypadku algorytm próbuje samodzielnie wykryć wzorce i struktury w danych. Uczenie nienadzorowane jest zwykle stosowane w celu klastrowania danych, redukcji wymiarowości i wykrywania anomalii.

Z drugiej strony, uczenie nadzorowane polega na dostarczeniu algorytmowi danych wejściowych i oczekiwanych wyników. W tym przypadku algorytm próbuje nauczyć się odwzorowywać wejście na wyjście, co oznacza, że ​​jego celem jest znalezienie funkcji, która mapuje wejście na odpowiednie wyjście. Uczenie nadzorowane jest zwykle stosowane w celu klasyfikacji i regresji.

Podsumowując, różnica między uczeniem n