 Créez un paragraphe décrivant les différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé.
La principale différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé est que l'apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées pour la formation, contrairement à l'apprentissage non supervisé. Avec l'apprentissage supervisé, le but est de trouver la relation entre les données données et les étiquettes qui sont fournies. D'autre part, l'apprentissage non supervisé se concentre sur la recherche de modèles et de relations dans des données non étiquetées. De plus, l'apprentissage supervisé fournit des résultats plus contrôlés car il s'appuie sur les étiquettes ou les sorties déjà fournies, tandis que l'apprentissage non supervisé entraîne des résultats plus potentiellement inattendus.