在 5-8 句话中解释监督学习和无监督学习之间的区别。
监督学习是将输入数据标记以教授机器如何分类和分类信息。在这种类型的学习中，机器会给出示例，相应的有标签或目标，并且通过从这些示例中概括来训练机器预测未来的输出。另一方面，无监督学习不需要任何标签或输出，而是试图发现数据中的模式、结构和关系。无监督学习用于异常检测或在数据中创建聚类或组。与监督学习不同，它不预测任何特定的输出，而是试图找到数据中的模式。此外，与监督学习相比，无监督学习需要更少的输入数据，因为它不依赖于标记数据。