 Comparez et opposez les modèles d'apprentissage non supervisés et supervisés.
L'apprentissage non supervisé est un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui n'utilise pas de données étiquetées. Les modèles d'apprentissage non supervisés sont utilisés pour regrouper les données, découvrir des modèles dans les données et faire des prédictions. L'apprentissage supervisé, quant à lui, utilise des données étiquetées pour faire des prédictions. Les modèles d'apprentissage supervisé sont utilisés pour prédire les résultats, classer les données et identifier des objets individuels dans des ensembles de données. Dans l'apprentissage non supervisé, le modèle reçoit simplement un ensemble de données et l'algorithme recherche des modèles afin de prendre des décisions. Dans l'apprentissage supervisé, le modèle reçoit à la fois les données et les étiquettes, et il les utilise pour apprendre à faire des prédictions.