<prompt> Linganisha na utofautishe mifano ya kujifunza isiyosimamiwa na kusimamiwa.  <response>: Miundo ya kujifunza inayosimamiwa na isiyosimamiwa ni njia mbili za kujifunza mashine zinazotumiwa sana. Zote mbili hutumika kuchanganua na kuiga seti kubwa za data ili kupata maarifa na kugundua ruwaza. Walakini, zinatofautiana katika njia kadhaa kuu. 1. Mbinu ya Kujifunza: Tofauti kuu kati ya miundo ya kujifunza inayosimamiwa na isiyosimamiwa ni mbinu wanayotumia kujifunza kutoka kwa data. Miundo ya kujifunza inayosimamiwa hufunzwa kwa kutumia data iliyo na lebo, ambapo matokeo yanayotarajiwa tayari yanajulikana. Wanatumia data hii kujifunza uhusiano kati ya vigeu vya pembejeo na pato na kufanya utabiri kulingana na hilo. Kinyume chake, miundo ya kujifunza isiyosimamiwa hufanya kazi na data isiyo na lebo, ambayo ina maana kwamba kanuni lazima itafute ruwaza na uhusiano katika data bila mwongozo wowote. 2. Pato la Data: Miundo ya kujifunza inayosimamiwa hutumiwa kwa uundaji wa ubashiri, ambapo lengo ni kutabiri matokeo mahususi kulingana na data ya ingizo. Hii inawezekana kwa sababu data imeandikwa, na mfano unaweza kujifunza kutoka kwa mifano. Miundo ya ujifunzaji isiyosimamiwa, kwa upande mwingine, hutumiwa kwa uundaji wa maelezo, ambapo lengo ni kugundua ruwaza na mahusiano ya kimsingi katika data. Miundo hii inaweza kugawa data katika makundi au kutambua ruwaza zinazoweza kusaidia kuelewa data vizuri zaidi. 3. Kesi ya Matumizi: Miundo ya kujifunza inayosimamiwa hutumiwa sana katika programu zinazohitaji utabiri au uainishaji, kama vile kutabiri bei za hisa au kugundua magonjwa. Miundo ya kujifunza ambayo haijasimamiwa hutumika sana katika programu zinazohitaji uchunguzi na uchambuzi wa data, kama vile kugundua sehemu za wateja au kutambua hitilafu katika data. Kwa muhtasari, miundo ya kujifunza inayosimamiwa na isiyosimamiwa ni mbinu mbili tofauti za kujifunza kwa mashine ambazo zina uwezo na udhaifu wao wenyewe. Mafunzo yanayosimamiwa ni muhimu wakati matokeo yanayotarajiwa yanajulikana tayari, na lengo ni kufanya ubashiri. Kujifunza bila kusimamiwa, kwa upande mwingine, ni muhimu wakati lengo ni kugundua mifumo na uhusiano katika data. 