<prompt> Kuna tofauti gani kati ya algoriti ya kujifunza inayosimamiwa na kanuni ya ujifunzaji isiyosimamiwa?  <response>: Mafunzo yanayosimamiwa na ujifunzaji bila kusimamiwa ni aina mbili kuu za algoriti za kujifunza kwa mashine ambazo hutofautiana kwa njia kadhaa. Kanuni za ujifunzaji zinazosimamiwa hufunzwa kwa kutumia data iliyo na lebo, au data ambayo ina matokeo yanayojulikana. Kanuni hujifunza kwa kuchanganua jozi za pembejeo-towe na kutafuta fomula ya ramani inayoweza kutumika kufanya ubashiri kwenye data mpya, isiyoonekana. Masomo yanayosimamiwa mara nyingi hutumiwa kwa matatizo ya uainishaji na urejeshaji, ambapo lengo ni kugawa lebo kwa data mpya au kutabiri thamani inayoendelea. Kwa upande mwingine, algoriti za kujifunza zisizosimamiwa hazina ufikiaji wa data iliyo na lebo na badala yake hufanya kazi na data isiyo na lebo. Algoriti hizi zinalenga kupata ruwaza katika data, na kwa kawaida hutumika kwa kuunganisha, kupunguza vipimo na kujifunza kanuni za uhusiano. Lengo la kujifunza bila kusimamiwa ni kufichua muundo uliofichwa katika data na kupata uhusiano kati ya vigeu tofauti. Kwa muhtasari, tofauti kuu kati ya algoriti za kujifunza zinazosimamiwa na zisizosimamiwa ni kuwepo au kutokuwepo kwa data iliyo na lebo. Pia hutofautiana katika malengo yao - ujifunzaji unaosimamiwa hulenga kufanya ubashiri sahihi kwenye data mpya, huku ujifunzaji usiosimamiwa unajaribu kupata muundo katika data. Njia zote mbili zina faida zao na hutumiwa katika anuwai ya matumizi. 