Explique la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Veuillez répondre à cette question oralement.

L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle est entraîné sur des données étiquetées, c'est-à-dire que les données d'entrée ont des réponses correctes correspondantes (étiquettes). L'objectif est d'apprendre à prédire ces étiquettes pour de nouvelles données. Par exemple, classer les e-mails comme spam ou non spam.

L'apprentissage non supervisé fonctionne avec des données non étiquetées, et le modèle tente d'identifier lui-même des structures ou des motifs cachés, par exemple, regrouper des objets similaires (clustering) ou réduire la dimensionnalité des données. Il n'y a pas de réponses correctes connues à l'avance.