En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Forklar forskjellene mellom overvåket og ikke-overvåket læring på 5-8 setninger. [/INST] Overvåket læring er når inndata er merket for å lære en maskin hvordan å klassifisere og klassifisere informasjon. I denne typen læring blir eksempler gitt til maskinen, med en tilsvarende merkelapp eller mål, og den blir trent til å forutsi utgangen i fremtiden ved å generalisere fra disse eksemplene. Ikke-overvåket læring krever derimot ikke noen merkelapper eller utganger, men søker i stedet å oppdage mønstre, struktur og relasjoner i dataene. Ikke-overvåket læring brukes til anomalideteksjon eller for å opprette klynger eller grupper i dataene. I motsetning til overvåket læring, forutsier den ikke noen spesifikk utgang, men søker i stedet å finne mønstre i dataene. I tillegg krever ikke-overvåket læring mye mindre inndata enn overvåket læring, da den ikke er avhengig av merkede data.