Porównaj ograniczenia uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.

Uczenie nadzorowane polega na dostarczeniu algorytmowi danych wejściowych oraz odpowiadających im etykiet (oznaczeń), aby nauczył się rozpoznawać wzorce i przewidywać wyniki dla nowych danych. Jednym z głównych ograniczeń tego rodzaju uczenia jest konieczność posiadania dużych i dokładnych zbiorów danych treningowych, co może być kosztowne i czasochłonne. Ponadto, algorytmy uczenia nadzorowanego mogą mieć trudności z generalizacją na nowe, nieznane dane, co prowadzi do zjawiska przeuczenia (overfitting).

Uczenie nienadzorowane polega na przetwarzaniu danych bez wcześniejszego oznaczania ich etykietami. Algorytmy tego rodzaju uczą się wykrywać ukryte wzorce w danych i grupować je w podobne kategorie. Jednym z głównych ograniczeń uczenia nienadzorowanego jest trudność w interpretacji wyników, ponieważ nie ma jasno określonych etykiet
Nadzorowane uczenie sien wymaga danych z etykietami, co oznacza, rze dane moszon mieć etykiety lub kategorie wskazojonce, czym są te dane. Wymaga to większego wysiłko w zbieraniu i etykietowaniu danych, aby byly odpowiednie dla algorytmu uczenia sien nadzorowanego. Z kolei uczenie się nienadzorowane nie wymaga danych z etykietami i może działać na sorowych danych. Jednak oczenie się nienadzorowane morze byci trodniejsze do interpretacji, ponieważ morze dawaci wyniki, kture są trodniejsze do zinterpretowania, a te wyniki mogon znacznie sien różnici w zależności od orzytego algorytmo.