Porovnejte a kontrastujte rozdíly mezi supervizovaným a nesupervizovaným strojovým učením.
Dozorované strojové učení používá označená data k trénování modelu a poté používá natrénovaný model k predikci na neviděná data. Nesupervizované strojové učení používá neoznačená data k detekci vzorů a shluků a k predikci na základě těchto vzorů a shluků. Model dozorovaného strojového učení je přesnější, protože používá označená data k trénování. Nicméně, nesupervizované strojové učení je efektivnější z hlediska zdrojů a dokáže řešit složitější úkoly, protože se nespoléhá na vstupní štítky.