 Décrivez la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé.
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique où l'ordinateur reçoit des données de formation étiquetées et est invité à apprendre un mappage de l'entrée à la sortie. D'autre part, l'apprentissage non supervisé ne nécessite aucune donnée étiquetée, et le but est de trouver une structure dans les données sans aucune aide extérieure. L'apprentissage supervisé est utilisé pour des tâches telles que la classification, la régression et la prévision, tandis que l'apprentissage non supervisé est utile pour des tâches telles que le regroupement et la réduction de la dimensionnalité. Les modèles d'apprentissage supervisé sont formés sur des données étiquetées et nécessitent donc une intervention humaine, tandis que les modèles d'apprentissage non supervisé doivent apprendre à partir de données brutes qui ne nécessitent pas d'intervention humaine. \n\nLes algorithmes d'apprentissage supervisé peuvent également être utilisés pour trouver des modèles dans les données, mais cela nécessite des données étiquetées. Les algorithmes d'apprentissage non supervisés sont capables de trouver de manière autonome des modèles dans les données en fonction de leurs propres connaissances intrinsèques.