 Quelle est la différence entre un algorithme d'apprentissage supervisé et un algorithme d'apprentissage non supervisé ?
Les algorithmes d'apprentissage supervisé nécessitent un ensemble de données étiqueté, dans lequel les données d'entrée ont déjà été catégorisées d'une manière ou d'une autre, qui est utilisé pour former le modèle et faire des prédictions sur les nouvelles données. Les algorithmes d'apprentissage non supervisé, en revanche, ne nécessitent pas d'ensemble de données étiqueté et utilisent à la place les données d'entrée pour découvrir des modèles et des tendances dans les données elles-mêmes. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour découvrir des informations cachées qui peuvent être utilisées dans une variété d'applications.