El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son dos enfoques principales en el campo del aprendizaje automático. Ambos tienen diferentes objetivos y métodos para abordar problemas de aprendizaje. A continuación, se detallan las diferencias clave entre ellos:

**Aprendizaje supervisado**

1. *Datos de entrada*: En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento incluyen entradas (características) y salidas (etiquetas) correctas. El objetivo es aprender a mapear las entradas a las salidas.
2. *Algoritmos*: Los algoritmos de aprendizaje supervisado, como la regresión lineal, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales, se entrenan utilizando pares de entrada-etiqueta.
3. *Tareas*: El aprendizaje supervisado se utiliza principalmente en tareas de clasificación (etiquetas categóricas) y regresión (etiquetas numéricas) para realizar predicciones.
4. *Evaluación*: La evaluación del rendimiento se basa en comparar las predicciones del modelo con las etiquetas correctas en un conjunto de datos de prueba.

**Aprendizaje no supervisado**

1. *Datos de entrada*: En el aprendizaje no supervisado, los datos de entrenamiento consisten solo en entradas (características) sin etiquetas de salida. El objetivo es encontrar patrones, relaciones o estructuras subyacentes en los datos.
2. *Algoritmos*: Los algoritmos de aprendizaje no supervisado, como el agrupamiento k-means, el análisis de componentes principales (PCA) y el aprendizaje de representaciones, no utilizan etiquetas en el proceso de entrenamiento.
3. *Tareas*: El aprendizaje no supervisado se emplea en tareas como agrupamiento (organizar datos en grupos similares), reducción de dimensionalidad (simplificar datos manteniendo la estructura subyacente) y detección de anomalías.
4. *Evaluación*: La evaluación del rendimiento en el aprendizaje no supervisado es más difícil, ya que no hay etiquetas correctas para comparar. A menudo se utilizan métricas indirectas o el análisis cualitativo para evaluar los resultados.

En resumen, el aprendizaje supervisado se enfoca en aprender a predecir etiquetas a partir de características utilizando datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones o estructuras subyacentes en los datos sin usar etiquetas.
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเป็นสองแนวทางหลักในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ทั้งสองมีวัตถุประสงค์และวิธีการแก้ไขปัญหาการเรียนรู้ที่แตกต่างกัน ด้านล่างนี้คือข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างสิ่งเหล่านี้: **การเรียนรู้ภายใต้การดูแล** 1. *ข้อมูลอินพุต*: ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยอินพุต (คุณสมบัติ) และเอาต์พุตที่ถูกต้อง (ป้ายกำกับ) เป้าหมายคือการเรียนรู้การแมปอินพุตกับเอาต์พุต 2. *อัลกอริทึม*: อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เช่น การถดถอยเชิงเส้น เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ และโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝนโดยใช้คู่อินพุตและป้ายกำกับ 3. *งาน*: การเรียนรู้แบบมีผู้สอนส่วนใหญ่จะใช้ในการจำแนกประเภท (ป้ายกำกับหมวดหมู่) และการถดถอย (ป้ายกำกับตัวเลข) เพื่อทำการคาดการณ์ 4. *การประเมิน*: การประเมินประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับการเปรียบเทียบการคาดการณ์แบบจำลองกับป้ายกำกับที่ถูกต้องบนชุดข้อมูลทดสอบ **การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล** 1. *ข้อมูลอินพุต*: ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ข้อมูลการฝึกอบรมจะประกอบด้วยเฉพาะอินพุต (คุณสมบัติ) ที่ไม่มีป้ายกำกับเอาต์พุต เป้าหมายคือการค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ หรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล 2. *อัลกอริทึม*: อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เช่น การจัดกลุ่มเคมีน การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และการเรียนรู้แบบเป็นตัวแทน ไม่ได้ใช้ป้ายกำกับในกระบวนการฝึกอบรม 3. *งาน*: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลถูกนำมาใช้ในงานต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม (การจัดระเบียบข้อมูลเป็นกลุ่มที่คล้ายกัน) การลดขนาด (ทำให้ข้อมูลง่ายขึ้นในขณะที่ยังคงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน) และการตรวจจับความผิดปกติ 4. *การประเมิน*: การประเมินประสิทธิภาพในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะยากกว่าเนื่องจากไม่มีป้ายกำกับที่ถูกต้องให้เปรียบเทียบ ตัวชี้วัดทางอ้อมหรือการวิเคราะห์เชิงคุณภาพมักใช้ในการประเมินผลลัพธ์ โดยสรุป การเรียนรู้แบบมีผู้สอนมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้เพื่อทำนายป้ายกำกับจากฟีเจอร์โดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนมุ่งเน้นไปที่การค้นพบรูปแบบหรือโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลโดยไม่ต้องใช้ป้ายกำกับ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence