 Comparez les limites de l'apprentissage supervisé et non supervisé.
L'apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées, ce qui signifie que les données doivent avoir des étiquettes ou des catégories indiquant ce que sont les données. Cela nécessite plus d'efforts dans la collecte et l'étiquetage des données pour les rendre adaptées à un algorithme d'apprentissage supervisé. L'apprentissage non supervisé, en revanche, ne nécessite pas de données étiquetées et peut fonctionner avec des données brutes. Cependant, l'apprentissage non supervisé peut être plus difficile à interpréter, car il peut produire des résultats plus difficiles à interpréter et ces résultats peuvent varier considérablement en fonction de l'algorithme utilisé.