 Expliquer les différences entre une tâche supervisée et non supervisée ?
La principale différence entre les tâches supervisées et non supervisées est la nature des données. Dans une tâche supervisée, l'ensemble de données utilisé pour former le modèle est étiqueté, ce qui signifie qu'il contient déjà des étiquettes ou des attributs de sortie souhaités. Cela permet au modèle de faire des prédictions précises basées sur des entrées données. Dans les tâches non supervisées, en revanche, l'ensemble de données ne contient pas d'étiquettes ou d'attributs de sortie souhaités et le modèle doit apprendre des modèles à partir des données elles-mêmes. Les tâches non supervisées sont généralement utilisées pour les tâches de clustering, la reconnaissance de formes et la détection d'anomalies.