<prompt> Linganisha na linganisha mbinu mbili tofauti za kujifunza kwa mashine.  <response>: Kujifunza kwa mashine ni mchakato wa kufundisha kompyuta au programu ili kuboresha kiotomatiki usahihi wake naau utendakazi kwa kujifunza kutoka kwa uzoefu wake yenyewe. Kuna mbinu kadhaa za kujifunza kwa mashine, ikiwa ni pamoja na kujifunza kwa kusimamiwa, kujifunza bila kusimamiwa, kujifunza kwa nguvu na kujifunza kwa kina. Katika ulinganisho huu, tutaangalia ujifunzaji unaosimamiwa na ujifunzaji usiosimamiwa, ambao ni mbinu mbili zinazotumiwa sana. Mafunzo Yanayosimamiwa: Katika ujifunzaji unaosimamiwa, algoriti hufunzwa kwa kutumia data ya mafunzo iliyo na lebo, ambayo ina maana kwamba data inayotolewa kwenye mfumo huja na lebo ya matokeo inayohitajika. Algorithm inajifunza kwa kulinganisha utabiri wake na matokeo halisi ili kupata makosa ili kuboresha mfano wake. Madhumuni ya ujifunzaji unaosimamiwa ni kutabiri matokeo ya data isiyoonekana kwa kutafuta uhusiano kati ya data ya ingizo na matokeo. Baadhi ya mbinu za kawaida zinazotumiwa katika ujifunzaji unaosimamiwa ni pamoja na miti ya maamuzi, rejeshi, mashine za kusaidia vekta na majirani wa k-karibu zaidi. Ujifunzaji unaosimamiwa mara nyingi hutumika katika hali kama vile matatizo ya uainishaji na urejeleaji. Kujifunza Bila Kusimamiwa: Kinyume chake, kujifunza bila kusimamiwa kunahusisha kufunza algoriti kwa data ambayo haijawekewa lebo au kuainishwa, kumaanisha matokeo au matokeo hayajulikani. Algorithm imesalia kutafuta ruwaza na uhusiano ndani ya data yenyewe. Lengo la ujifunzaji usiosimamiwa ni kutambua muundo msingi ndani ya data na kuweka pointi sawa za data pamoja. Baadhi ya mbinu zinazotumika sana katika ujifunzaji bila kusimamiwa ni kuunganisha, kuhusisha na kupunguza vipimo. Kujifunza bila kusimamiwa mara nyingi hutumiwa katika hali kama vile sehemu za soko, utambuzi wa hitilafu au kutambua mifumo iliyofichwa katika data. Kwa muhtasari, ujifunzaji unaosimamiwa na ujifunzaji usiosimamiwa zote zinahusisha kutumia data kufundisha algoriti kufanya ubashiri, hata hivyo tofauti iko katika aina ya data inayotolewa kwa mfumo. Masomo yanayosimamiwa hutumia data iliyo na lebo, na lengo kuu ni utabiri, huku ujifunzaji usiosimamiwa unatumia data isiyo na lebo, na lengo kuu ni kugundua muundo msingi wa data. Mbinu zote mbili zina seti yao ya faida na huchaguliwa kulingana na shida maalum ya kushughulikiwa. 