पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम के बीच अंतर क्या हैं?
पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम एक मॉडल होता है जो सीखने के दौरान डेटा के साथ काम करता है। इसका उद्देश्य डेटा के माध्यम से और अधिक सटीक फलावना देना होता है। वहीं, अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम डेटा को रखते हुए एक मॉडल तैयार करता है जो डेटा से फीचर्स को छानते हुए अपनी तरह की पता लगाने की कोशिश करता है। यह मॉडल सक्षम नहीं होता है डेटा के साथ जब तक उसे सिखाया नहीं जाता है या फिर फीचर और तकनीकियों के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम का इस्तेमाल नहीं करता है। इन दोनों के बीच अंतर है कि पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम डेटा को प्रभावशाली ढंग से इस्तेमाल करता है जबकि अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिदम फीचर्स को इनपुट डेटा से छानता है।