تفاوت بین یادگیری نظارت شده و بدون نظارت را توصیف کنید.
یادگیری نظارت شده و بدون نظارت دو نوع اصلی از روش‌های یادگیری ماشین هستند که برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم یادگیری ماشین بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بیند، جایی که متغیر نتیجه (یا برچسب) مشخص است. هدف الگوریتم یادگیری تابع نگاشت بین ویژگی‌های input و متغیر نتیجه است. الگوریتم از این تابع نگاشت برای پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید و ندیده استفاده می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده برای وظایف طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند، جایی که متغیر نتیجه به ترتیب دسته‌ای یا پیوسته است.

در مقابل، یادگیری بدون نظارت از داده‌های برچسب‌گذاری شده استفاده نمی‌کند. در عوض، الگوریتم سعی می‌کند الگوها یا روابط را در داده‌ها با یافتن خوشه‌ها یا گروه‌هایی درون داده‌ها شناسایی کند. هدف یادگیری بدون نظارت شناسایی ساختارها یا ویژگی‌های زیربنایی در داده‌هاست که می‌تواند برای توصیف داده‌ها یا شناسایی روابط بین نقاط داده استفاده شود. الگوریتم‌های رایج یادگیری بدون نظارت برای وظایف خوشه‌بندی و کاهش ابعاد استفاده می‌شوند.

به طور خلاصه، تفاوت اصلی بین یادگیری نظارت شده و بدون نظارت این است که یادگیری نظارت شده از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای یادگیری تابع نگاشت بین ویژگی‌های input و متغیر نتیجه استفاده می‌کند، در حالی که یادگیری بدون نظارت سعی می‌کند الگوها یا روابط را در داده‌ها با یافتن خوشه‌ها یا گروه‌هایی درون داده‌ها بدون استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده شناسایی کند.