<prompt> Linganisha na utofautishe aina mbili za mafunzo ya mashine yanayosimamiwa.  <response>: Kujifunza kwa mashine inayosimamiwa ni kitengo kidogo cha mafunzo ya mashine ambapo muundo huo umefunzwa kwenye mkusanyiko wa data ulio na lebo ili kutabiri au kufanya maamuzi, bila kuratibiwa kwa njia dhahiri kufanya hivyo. Aina hii ya kujifunza kwa mashine ina aina mbili kuu: regression na uainishaji. Uchanganuzi wa urejeshaji ni aina ya kanuni ya ujifunzaji ya mashine inayosimamiwa inayotumiwa kutabiri mabadiliko yanayoendelea ya matokeo kigeu tegemezi kulingana na thamani ya kigezo kimoja au kadhaa huru. Kwa mfano, kutabiri mshahara wa mtu binafsi kulingana na mambo kama vile uzoefu wa miaka, umri, jinsia na rangi. Kanuni za urejeshi hujaribu kuiga uhusiano kati ya vigeu vinavyojitegemea na tegemezi ili kuelewa jinsi vigeu tegemezi vinavyobadilika kadiri vigeu huru vinavyobadilika. Kwa upande mwingine, uainishaji ni aina nyingine ya algoriti ya kujifunza kwa mashine inayosimamiwa ambayo inahusisha utengenezaji wa muundo unaotenganisha data katika madarasa au kategoria. Algorithm hii inatumiwa na vigeu tegemezi vya kipekee au vya kitengo. Kwa mfano, kutabiri kama barua pepe ni barua taka au si taka. Katika hali hii, kanuni lazima ibainishe uwezekano wa barua pepe kuwa barua taka au si taka kulingana na maudhui na muktadha mahususi wa barua pepe kama vile maneno muhimu, vifungu vya maneno au vipengele vingine. Kwa muhtasari, tofauti kuu kati ya urejeleaji na uainishaji ni kwamba urejeshaji huzingatia kutabiri maadili endelevu wakati uainishaji unazingatia kutabiri maadili tofauti au ya kategoria. Zaidi ya hayo, wakati aina zote mbili za algoriti zinatumika kwa utabiri, jinsi wanavyofanya utabiri pia ni tofauti; regression hutabiri maadili kwa kuiga uhusiano kati ya kigezo tegemezi na kigezo huru, ilhali uainishaji hutenganisha data katika madarasa au kategoria. 