<prompt> Kuna tofauti gani kati ya algoriti za kujifunza zinazosimamiwa na zisizosimamiwa?  <response>: Kanuni za kujifunza zinazosimamiwa na zisizosimamiwa ni aina mbili za algoriti za kujifunza kwa mashine. Tofauti kuu kati ya hizo mbili ni kwamba algoriti za ujifunzaji zinazosimamiwa hutumia data iliyo na lebo, kumaanisha kwamba data tayari imewekewa lebo na algoriti hujifunza kwa uhusiano. Kwa upande mwingine, algoriti za ujifunzaji zisizosimamiwa hazitumii data iliyo na lebo, badala yake zinategemea vipengele na muundo wa data ili kutambua na kupanga vitu sawa pamoja.Kanuni za ujifunzaji zinazosimamiwa kwa kawaida huwa sahihi zaidi kuliko algoriti za kujifunza zisizosimamiwa, kwa kuwa data iliyo na lebo hurahisisha algoriti kujifunza ruwaza. Hata hivyo, algoriti za ujifunzaji zisizosimamiwa mara nyingi hutumiwa wakati data iliyo na lebo haipatikani, na zinafaa zaidi kwa uchanganuzi wa data ya uchunguzi. Zaidi ya hayo, algoriti za kujifunza zisizosimamiwa zinahitaji data kidogo kuliko algoriti za kujifunza zinazosimamiwa. 