instruction: Ismertesse a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás közötti különbséget.
output: A felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulási módszerek két fő típusa, amelyeket a gépi tanulási modellek képzésére használnak.
  
  A felügyelt tanulás során a gépi tanulási algoritmust címkézett adathalmazon képzik ki, ahol a kimeneti változó (vagy címke) ismert. Az algoritmus célja a bemeneti jellemzők és a kimeneti változó közötti leképező függvény megtanulása. Az algoritmus ezt a leképező függvényt használja arra, hogy új, még nem látott adatokra vonatkozó előrejelzéseket készítsen. A felügyelt tanulási algoritmusokat osztályozási és regressziós feladatokhoz használják, ahol a kimeneti változó kategorikus, illetve folytonos.
  
  Ezzel szemben a felügyelet nélküli tanulás nem használ címkézett adatokat. Ehelyett az algoritmus az adatokon belüli klaszterek vagy csoportok megtalálásával próbál mintákat vagy kapcsolatokat azonosítani az adatokban. A felügyelet nélküli tanulás célja az adatok mögöttes struktúráinak vagy jellemzőinek azonosítása, amelyek felhasználhatók az adatok leírására vagy az adatpontok közötti kapcsolatok azonosítására. Az általános nem felügyelt tanulási algoritmusokat klaszterezési és dimenziócsökkentési feladatokra használják.
  
  Összefoglalva, a fő különbség a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás között az, hogy a felügyelt tanulás címkézett adatokat használ a bemeneti jellemzők és a kimeneti változó közötti leképező függvény megtanulására, míg a felügyelet nélküli tanulás címkézett adatok használata nélkül próbál mintákat vagy kapcsolatokat azonosítani az adatokban az adatokon belüli klaszterek vagy csoportok megtalálása révén.