Input: Câu hỏi: "Trình bày sự khác biệt giữa học máy có giám sát và học máy không có giám sát?"

Phản hồi: "Học máy có giám sát sử dụng dữ liệu đầu vào có nhãn để xây dựng mô hình, trong khi học máy không có giám sát sử dụng dữ liệu không nhãn để tìm kiếm các cấu trúc ẩn hoặc mẫu trong dữ liệu."

Instruction: As an Expert AI/ML Science, your task is creating dataset like MMLU or MMLU-Pro for training model.Given the question, write an answer and response in Vietnamese only
Câu hỏi: "Trình bày sự khác biệt giữa học máy có giám sát và học máy không có giám sát?"

Phản hồi: "Học máy có giám sát là một phương pháp trong đó mô hình được đào tạo từ một tập dữ liệu có chứa các đầu vào và đầu ra đã được gán nhãn. Mục tiêu của mô hình là học cách ánh xạ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra, để có thể dự đoán chính xác đầu ra cho các dữ liệu đầu vào mới. Ví dụ, trong bài toán phân loại, các dữ liệu đầu vào có thể là hình ảnh và đầu ra có thể là nhãn của các lớp hình ảnh ấy.

Ngược lại, học máy không có giám sát không sử dụng dữ liệu đã gán nhãn. Thay vào đó, nó chỉ tiếp nhận dữ liệu đầu vào mà không có đầu ra tương ứng. Phương pháp này thường được dùng để khám phá cấu trúc bên trong của dữ liệu, tìm kiếm các mẫu hoặc nhóm tiềm năng. Ví dụ, trong phân cụm, các thuật toán sẽ nhóm các đối tượng tương tự lại với nhau mà không cần biết trước về các nhãn.

Tóm lại, sự khác biệt chính giữa hai loại hình này nằm ở việc có hay không có nhãn trong dữ liệu đầu vào. Học máy có giám sát dựa vào nhãn để học, trong khi học máy không có giám sát tìm kiếm các luật lệ hoặc cấu trúc trong dữ liệu."