監視された学習と非科学学習は、自動学習の分野における2つの主要なアプローチです。両方とも、学習の問題に対処するための異なる目的と方法を持っています。次に、それらの間の重要な違いが詳細になります。

**監視された学習**

1. *入力データ *：監視された学習では、トレーニングデータには入力（特性）と正しい出力（ラベル）が含まれます。目的は、エントリを出口にマッピングすることを学ぶことです。
2. *アルゴリズム *：線形回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどの教師付き学習アルゴリズムは、入力段階ペアを使用してトレーニングされます。
3. *タスク *：監視された学習は、主に分類タスク（カテゴリラベル）と回帰（数値ラベル）で使用され、予測を実行します。
4. *評価 *：パフォーマンス評価は、モデル予測をテストデータセットの正しいラベルと比較することに基づいています。

**非拡散学習**

1. *入力データ *：補給学習以外では、トレーニングデータは、出力ラベルのない入力（機能）のみで構成されています。目的は、データ内の根本的なパターン、関係、または構造を見つけることです。
2. *アルゴリズム *：K-Meansグループ、メインコンポーネント（PCA）の分析、学習表現などの非監視学習アルゴリズムは、トレーニングプロセスでラベルを使用しません。
3. *タスク *：recreatedのグループ化（類似のグループでのデータの整理）、次元削減（基礎構造の維持データの簡素化）、異常検出などのタスクでは、容認されていない学習が使用されています。
4. *評価 *：比較する正しいラベルがないため、非拡散学習のパフォーマンス評価はより困難です。間接的なメトリックまたは定性分析は、結果を評価するためによく使用されます。

要約すると、監督された学習は、タグ付きデータを使用して特性からラベルを予測する学習に焦点を当てていますが、非容疑者の学習は、ラベルを使用せずにデータの根本的なパターンまたは構造を発見することに焦点を当てています。
El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son dos enfoques principales en el campo del aprendizaje automático. Ambos tienen diferentes objetivos y métodos para abordar problemas de aprendizaje. A continuación, se detallan las diferencias clave entre ellos:

**Aprendizaje supervisado**

1. *Datos de entrada*: En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento incluyen entradas (características) y salidas (etiquetas) correctas. El objetivo es aprender a mapear las entradas a las salidas.
2. *Algoritmos*: Los algoritmos de aprendizaje supervisado, como la regresión lineal, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales, se entrenan utilizando pares de entrada-etiqueta.
3. *Tareas*: El aprendizaje supervisado se utiliza principalmente en tareas de clasificación (etiquetas categóricas) y regresión (etiquetas numéricas) para realizar predicciones.
4. *Evaluación*: La evaluación del rendimiento se basa en comparar las predicciones del modelo con las etiquetas correctas en un conjunto de datos de prueba.

**Aprendizaje no supervisado**

1. *Datos de entrada*: En el aprendizaje no supervisado, los datos de entrenamiento consisten solo en entradas (características) sin etiquetas de salida. El objetivo es encontrar patrones, relaciones o estructuras subyacentes en los datos.
2. *Algoritmos*: Los algoritmos de aprendizaje no supervisado, como el agrupamiento k-means, el análisis de componentes principales (PCA) y el aprendizaje de representaciones, no utilizan etiquetas en el proceso de entrenamiento.
3. *Tareas*: El aprendizaje no supervisado se emplea en tareas como agrupamiento (organizar datos en grupos similares), reducción de dimensionalidad (simplificar datos manteniendo la estructura subyacente) y detección de anomalías.
4. *Evaluación*: La evaluación del rendimiento en el aprendizaje no supervisado es más difícil, ya que no hay etiquetas correctas para comparar. A menudo se utilizan métricas indirectas o el análisis cualitativo para evaluar los resultados.

En resumen, el aprendizaje supervisado se enfoca en aprender a predecir etiquetas a partir de características utilizando datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones o estructuras subyacentes en los datos sin usar etiquetas.