V čom sa líšia úlohy supervisionovaného a nesupervisionovaného učenia?

Dohľadové (s učiteľom) a nedohľadové (bez učiteľa) sú dva hlavné typy strojového učenia.

• Dohľadové učenie: model sa trénuje na označených dátach, kde každý vstup zodpovedá správnej odpovedi (štítku). Cieľom je naučiť sa predpovedať štítky pre nové dáta. Príklad: triedenie e-mailov na spam a nie-spam.

• Nedohľadové učenie: model pracuje s neoznačenými dátami a snaží sa nájsť v nich skryté štruktúry alebo vzory bez vopred známych odpovedí. Príklad: skupinovanie zákazníkov podľa správania.

Kľúčový rozdiel je prítomnosť alebo absencia štítkov v tréningových dátach.