مقایسه و مقایسه تفاوت های یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت.
یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت دو رویکرد اصلی است که در هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. هر دو برای کشف الگوها و پیش بینی از داده ها استفاده می شوند، اما برخی از تفاوت های کلیدی بین این دو وجود دارد. یادگیری ماشین تحت نظارت شامل کار با مجموعه داده های برچسب دار است، که در آن خروجی مورد نظر قبلاً شناخته شده است. یک الگوریتم بر اساس این داده ها آموزش می یابد و از طریق استفاده از نمونه های برچسب دار، الگوریتم می تواند رابطه بین داده های ورودی و داده های خروجی را تعیین کند. یک بار آموزش دیده، مدل می تواند پیش بینی های دقیق در مورد داده های جدید انجام دهد. الگوریتم های یادگیری تحت نظارت می توانند برای هر دو مشکل طبقه بندی و رگرسیون استفاده شوند. برخی از نمونه های الگوریتم های یادگیری تحت نظارت شامل Decision Trees، Regression Linear و Naive Bayes هستند. یادگیری بدون نظارت، از سوی دیگر، یادگیری در داخل داده