En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Beskriv forskjellen mellom overvåket og ikke-overvåket læring. [/INST] Overvåket læring er en type maskinlæring der datamaskinen får merket treningsdata og blir bedt om å lære en kartlegging fra inndata til utdata. På den annen side krever ikke-overvåket læring ikke noen merket data, og målet er å finne struktur i dataene uten noen ekstern hjelp. Overvåket læring brukes for oppgaver som klassifisering, regresjon og prognoser, mens ikke-overvåket læring er nyttig for oppgaver som klyngedannelse og dimensjonsreduksjon. Modeller for overvåket læring trenes på merket data og krever derfor menneskelig inngrep, mens modeller for ikke-overvåket læring må lære fra rådata som ikke krever menneskelig inngrep. 

Algoritmer for overvåket læring kan også brukes til å finne mønstre i dataene, men dette krever merket data. Algoritmer for ikke-overvåket læring er i stand til å autonomt finne mønstre i dataene basert på sin egen intrinsiske kunnskap.