在5-8句中解释监督和无监督学习之间的区别.
监督学习和无监督学习是机器学习的两个主要方法.监督学习涉及使用标记数据集来训练模型进行准确的预测或决策.模型以训练数据为输入/输出对,并学习从这些例子中概括,以对新的未见数据进行预测.相反,无监督学习不使用标记数据.相反,算法必须自行找到数据中的结构,没有任何明确的指导.这可能涉及基于相似性或寻找模式和变量之间的关系的分组数据.因此,监督学习通常用于预测建模,而无监督学习通常用于探索数据结构分析和揭示隐藏数据.