<prompt> Eleza tofauti kati ya ujifunzaji usiosimamiwa na kusimamiwa.  <response>: Kujifunza kwa kusimamiwa na bila kusimamiwa ni aina mbili kuu za mbinu za kujifunza kwa mashine. Ingawa zote zinalenga kutengeneza miundo ambayo inaweza kufanya ubashiri sahihi na kupata ruwaza katika data, kuna tofauti za kimsingi kati yazo. Mafunzo Yanayosimamiwa: Katika ujifunzaji unaosimamiwa, algoriti hufunzwa kwenye mkusanyiko wa data ulio na lebo, ambapo towe au kigezo kinacholengwa tayari kimetolewa. Kanuni hutumia data hii iliyo na lebo ili kuunda muundo unaoweza kutabiri utofauti lengwa wa pointi mpya za data zisizoonekana. Lengo kuu la ujifunzaji unaosimamiwa ni kupunguza makosa kati ya maadili yaliyotabiriwa na halisi ya kigezo lengwa. Mifano ya kawaida ya algoriti za ujifunzaji zinazosimamiwa ni pamoja na urejeshaji wa mstari, urejeshaji wa vifaa, miti ya maamuzi na mitandao ya neva. Algorithms hizi hutumika katika programu kama vile uainishaji, urejeshaji, na utabiri. Mafunzo Yasiyosimamiwa: Katika ujifunzaji usiosimamiwa, algoriti hufunzwa kwenye mkusanyiko wa data usio na lebo, ambapo matokeo unayotaka au utofauti lengwa haujatolewa. Kanuni hutumia data hii kuunda muundo unaoweza kupata ruwaza, uhusiano au muundo katika data. Lengo kuu la kujifunza bila kusimamiwa ni kuwakilisha data kwa njia inayorahisisha kuelewa, kuibua au kuchanganua. Mifano ya kawaida ya algoriti za ujifunzaji zisizosimamiwa ni pamoja na kuunganisha, kupunguza vipimo na kujifunza kanuni za muungano. Kanuni hizi hutumika katika programu kama vile uchimbaji data, utambuzi wa hitilafu, na utambuzi wa muundo. Kwa muhtasari, tofauti kuu kati ya mafunzo yanayosimamiwa na yasiyosimamiwa iko katika uwepo au kutokuwepo kwa data iliyo na lebo. Kanuni za ujifunzaji zinazosimamiwa zinahitaji data iliyo na lebo ili kujifunza kutoka kwayo, huku kanuni za kujifunza zisizosimamiwa hutafuta ruwaza katika data isiyo na lebo. 