Quelles sont les différences entre les algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés ?
 Les algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés sont deux types d'algorithmes d'apprentissage automatique. La principale différence entre les deux est que les algorithmes d'apprentissage supervisé utilisent des données étiquetées, ce qui signifie que les données sont déjà étiquetées et que l'algorithme apprend par association. D'autre part, les algorithmes d'apprentissage non supervisé n'utilisent pas de données étiquetées, mais s'appuient plutôt sur des caractéristiques et des modèles de données pour reconnaître et regrouper des éléments similaires. \n\nLes algorithmes d'apprentissage supervisés sont généralement plus précis que les algorithmes d'apprentissage non supervisés, car les données étiquetées facilitent l'apprentissage des modèles par les algorithmes. Cependant, les algorithmes d'apprentissage non supervisés sont souvent utilisés lorsque les données étiquetées ne sont pas disponibles, et ils sont mieux adaptés à l'analyse exploratoire des données. De plus, les algorithmes d'apprentissage non supervisé nécessitent moins de données que les algorithmes d'apprentissage supervisé.