 เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลและไร้ผู้ดูแล
แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลใช้ข้อมูลที่ติดป้ายเพื่อฝึกโมเดล จากนั้นใช้โมเดลที่ฝึกแล้วเพื่อคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็น แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อตรวจหารูปแบบและกลุ่มและคาดการณ์ตามรูปแบบและกลุ่มเหล่านั้น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลมีความแม่นยำมากกว่าเนื่องจากใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับในการฝึกโมเดล อย่างไรก็ตาม แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลนั้นใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าและสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนกว่าได้เนื่องจากไม่ต้องพึ่งพาป้ายกำกับอินพุต