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監督された学習と非科学学習の違いは何ですか？
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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。