محدودیت های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را مقایسه کنید.
یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دو نوع رویکرد یادگیری ماشین است که دارای محدودیت های متمایز هستند. در اینجا مقایسه ای بین محدودیت های هر یک از آنها وجود دارد: یادگیری تحت نظارت: 1. نیاز به داده های برچسب دار: یادگیری تحت نظارت نیاز به داده های برچسب دار برای آموزش الگوریتم دارد که ممکن است یک فرآیند زمان بر و گران باشد. دقت مدل بستگی به کیفیت داده های آموزشی دارد. 2. تعمیم محدود: مدل های یادگیری تحت نظارت می توانند به بیش از حد متناسب باشند، به این معنی که ممکن است در داده های آموزشی عملکرد خوبی داشته باشند، اما ممکن است به خوبی به داده های جدید تعمیم ندهند. این می تواند منجر به مشکلات در هنگام تلاش برای اعمال مدل در شرایط جدید و نامرئی شود. 3. نتیجه گیری های حساس: در یادگیری تحت نظارت، مجموعه ای از نتایج استفاده شده برای آموزش مدل می تواند نتایج عملکرد آن را به شدت تحت تاثیر قرار دهد. یادگیری بدون نظارت می تواند یک فرآیند یادگیری بیش از حد چالش برانگیز باشد