 Expliquez les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé en 5 à 8 phrases.
L'apprentissage supervisé consiste à étiqueter les données d'entrée afin d'apprendre à une machine comment classer et classer les informations. Dans ce type d'apprentissage, des exemples sont donnés à la machine, avec une étiquette ou une cible correspondante, et elle est entraînée à prédire la sortie à l'avenir en généralisant à partir de ces exemples. L'apprentissage non supervisé, en revanche, ne nécessite aucune étiquette ou sortie, mais cherche plutôt à découvrir des modèles, une structure et des relations dans les données. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour la détection d'anomalies ou pour créer des clusters ou des groupes dans les données. Contrairement à l'apprentissage supervisé, il ne prédit aucune sortie spécifique, mais cherche plutôt à trouver des modèles dans les données. De plus, l'apprentissage non supervisé nécessite beaucoup moins de données d'entrée que l'apprentissage supervisé car il ne repose pas sur des données étiquetées.