<prompt> Linganisha mapungufu ya ujifunzaji unaosimamiwa na usiosimamiwa.  <response>: Mafunzo yanayosimamiwa na yasiyosimamiwa ni aina mbili za mbinu za kujifunza kwa mashine ambazo zina vikwazo tofauti. Hapa kuna ulinganisho kati ya mapungufu ya kila: Mafunzo Yanayosimamiwa: 1. Haja ya data iliyo na lebo: Mafunzo yanayosimamiwa yanahitaji data iliyo na lebo ili kutoa mafunzo kwa kanuni, ambayo inaweza kuwa mchakato unaotumia wakati na wa gharama kubwa. Usahihi wa mfano unategemea ubora wa data ya mafunzo. 2. Ujumla mdogo: Miundo ya kujifunza inayosimamiwa inaweza kukabiliwa na kutosheleza kupita kiasi, ambayo ina maana kwamba inaweza kufanya vyema kwenye data ya mafunzo, lakini haiwezi kujumuisha data mpya vizuri. Hii inaweza kusababisha matatizo wakati wa kujaribu kutumia mfano kwa hali mpya, zisizoonekana. 3. Uteuzi wa vipengele: Katika ujifunzaji unaosimamiwa, seti ya vipengele vinavyotumiwa kufunza modeli inaweza kuathiri pakubwa utendakazi wake. Uteuzi wa vipengele unaweza kuwa mchakato mgumu, na kuchagua vipengele visivyofaa kunaweza kusababisha utendakazi usiofaa. Mafunzo Yasiyosimamiwa: 1. Ugumu wa kuthibitisha matokeo: Mafunzo yasiyosimamiwa hayatumii data iliyo na lebo, kwa hivyo inaweza kuwa changamoto kuthibitisha matokeo ya algoriti. Hii inamaanisha kuwa inaweza kuwa ngumu kuamua jinsi mtindo unafanya kazi vizuri. 2. Ugumu katika kutafsiri matokeo: Kujifunza bila kusimamiwa mara nyingi huhusisha kuunganishwa au kupunguza vipimo, na matokeo ya michakato hii inaweza kuwa vigumu kufasiriwa. Bila ufahamu wazi wa matokeo, inaweza kuwa changamoto kupata hitimisho la maana kutoka kwa data. 3. Nyeti kwa data ya kuingiza: Kanuni za kujifunza zisizosimamiwa zinaweza kuwa nyeti kwa data ya ingizo. Ikiwa data ni ya kelele au ina viambajengo, inaweza kuathiri kwa kiasi kikubwa matokeo ya kanuni, hivyo kufanya iwe vigumu kufikia hitimisho la maana. Kwa muhtasari, ujifunzaji unaosimamiwa na usiosimamiwa una mapungufu yao wenyewe. Masomo yanayosimamiwa yanadhibitiwa na hitaji lake la data iliyo na lebo, uwezekano wa kutoshea kupita kiasi, na umuhimu wa uteuzi wa vipengele. Kujifunza bila kusimamiwa kunadhibitiwa na ugumu wa kuthibitisha na kutafsiri matokeo, na unyeti wa data ya ingizo. 