instruction: Hasonlítsa össze és állítsa szembe a felügyelt és a felügyelet nélküli gépi tanulás közötti különbségeket.
output: A felügyelt és a felügyelet nélküli gépi tanulás a mesterséges intelligencia és az adatelemzés két fő megközelítése. Mindkettőt arra használják, hogy az adatokból mintákat fedezzenek fel és előrejelzéseket készítsenek, de van néhány alapvető különbség a kettő között.
  
  A felügyelt gépi tanulás során címkézett adathalmazzal dolgozunk, ahol a kívánt kimenet már ismert. Az algoritmust ezeken az adatokon képzik ki, és a címkézett példák segítségével az algoritmus képes meghatározni a kapcsolatot a bemeneti és a kimeneti adatok között. A betanítás után a modell képes pontos előrejelzéseket készíteni az új adatokra. A felügyelt tanulási algoritmusok osztályozási és regressziós problémákra egyaránt használhatók. Néhány példa a felügyelt tanulási algoritmusokra: döntési fák, lineáris regresszió és Naive Bayes.
  
  A felügyelet nélküli gépi tanulás viszont nem tartalmaz címkézett adatokat. Ehelyett az algoritmus saját maga keresi az adatokon belüli struktúrát és kapcsolatokat, gyakran csoportosítva a hasonló adatpontokat jellemzőik alapján. A felügyelt tanulástól eltérően a felügyelet nélküli tanulást nem arra használják, hogy megjósoljanak egy kívánt kimenetet, hanem arra, hogy felfedezzenek rejtett mintákat vagy csoportosításokat az adatokban. A nem felügyelt tanulási algoritmusok közé tartozik például a klaszterezés, például a K-Means, és a dimenziócsökkentő technikák, például a főkomponens-elemzés.
  
  A felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás közötti legfontosabb különbség a címkézett adatok használatában rejlik. A felügyelt tanulásnak címkézett adatokra van szüksége a modell betanításához és a pontos előrejelzések elkészítéséhez, míg a felügyelet nélküli tanulásnak nem. Ezenkívül a felügyelt tanulást egy adott eredmény előrejelzésére használják, míg a felügyelet nélküli tanulást az adatokon belüli mögöttes minták vagy struktúrák felfedezésére. Mindkét megközelítésnek megvannak a maga erősségei és gyengeségei, így különböző típusú problémákra alkalmasak.