Supervised learning is a type of machine learning where the model is trained on labeled data, meaning the input data is paired with the correct output. The goal is for the model to learn the mapping between the input and output so that it can make predictions on new, unseen data.

Unsupervised learning, on the other hand, involves training the model on unlabeled data, where the input data is not paired with the correct output. The goal of unsupervised learning is to find patterns or structures in the data without explicit guidance. This type of learning is often used for tasks such as clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection.
Dozorované učení je typem strojového učení, kde je počítači poskytnuta označená trénovací data a je požádán, aby se naučil mapování z vstupu na výstup. Na druhou stranu, nezdozorované učení nevyžaduje žádná označená data a cílem je najít strukturu v datech bez jakékoliv externí pomoci. Dozorované učení se používá pro úkoly jako je klasifikace, regrese a predikce, zatímco nezdozorované učení je užitečné pro úkoly jako je shlukování a redukce dimenzionality. Modely dozorovaného učení jsou trénovány na označených datech a proto vyžadují lidský vstup, zatímco modely nezdozorovaného učení se musí učit z hrubých dat, což nevyžaduje lidský vstup.

Algoritmy dozorovaného učení mohou být také použity k nalezení vzorů v datech, ale to vyžaduje označená data. Algoritmy nezdozorovaného učení jsou schopny autonomně najít vzory v datech na základě svých vlastních vnitřních znalostí.