 Élaborez sur la différence entre l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé.
L'apprentissage supervisé est une forme d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées avec des résultats/étiquettes connus pour enseigner à un algorithme de faire des prédictions basées sur les données. L'apprentissage non supervisé, quant à lui, utilise des données non étiquetées pour découvrir des modèles dans les données. Il ne s'appuie pas sur les conseils d'un enseignant pour donner des étiquettes aux données, et à la place l'algorithme lui-même est responsable de l'analyse et de la recherche de modèles dans les données. L'apprentissage non supervisé peut être utilisé pour regrouper des éléments similaires et tirer des conclusions à partir des données.