<prompt> Kuna tofauti gani kati ya algoriti za kujifunza zinazosimamiwa na zisizosimamiwa?  <response>: Katika kiwango cha juu, tofauti kuu kati ya algoriti za kujifunza zinazosimamiwa na zisizosimamiwa ni jinsi zinavyoshughulikia uhusiano kati ya vipengele vya ingizo na matokeo au matokeo yanayotarajiwa. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, algoriti hutumia data ya mafunzo iliyo na lebo ili kujifunza uhusiano kati ya vipengele vya uingizaji na utofauti wa matokeo. Hii ina maana kwamba data tayari inajumuisha matokeo yanayojulikana au majibu yanayohitajika na algoriti imefunzwa kupata muundo wa utabiri ambao unaweza kuweka ramani kwa usahihi ingizo jipya kwa matokeo yake sambamba. Ujifunzaji unaosimamiwa unaweza kugawanywa zaidi katika rejista wakati matokeo ni endelevu na uainishaji wakati matokeo ni ya kitengo. Mifano ya algoriti za ujifunzaji zinazosimamiwa ni pamoja na urejeshaji wa vifaa, miti ya maamuzi, na mashine za kusaidia vekta. Kinyume chake, algoriti za ujifunzaji zisizodhibitiwa hazitumii data ya mafunzo iliyo na lebo, na badala yake, hujaribu kutafuta ruwaza au muundo katika data bila kuelezwa kwa uwazi kile matokeo unayotaka yanapaswa kuwa. Algorithms hujitahidi kujifunza uhusiano wa kimsingi kati ya vidokezo vya data bila mwongozo wowote wa nje. Aina hii ya mafunzo kwa kawaida hutumiwa kwa madhumuni ya uchunguzi, kama vile wakati wa kujaribu kupata makundi au ruwaza katika data, au kwa kupunguza vipimo. Mbinu za kawaida za ujifunzaji zisizodhibitiwa ni pamoja na kuunganisha k-njia, nguzo za daraja, na uchanganuzi mkuu wa vipengele. Kwa muhtasari, tofauti kuu kati ya ujifunzaji unaosimamiwa na usiosimamiwa ni kuwepo au kutokuwepo kwa data ya mafunzo yenye lebo. Ingawa algoriti zinazosimamiwa hutumia matokeo yanayojulikana kujifunza muundo wa utabiri, algoriti zisizosimamiwa zina jukumu la kutafuta muundo katika data peke yake. 