Cilat janë dallimet midis algoritmeve të mësimit të mbikëqyrur dhe të pa mbikëqyrur?
Algoritmet e mësimit të mbikëqyrur dhe të pa mbikëqyrur janë dy lloje të algoritmeve të të mësuarit të makinës. Dallimi kryesor midis të dyve është se algoritmet e të mësuarit të mbikëqyrur përdorin të dhëna të etiketuara, që do të thotë se të dhënat janë tashmë të etiketuara dhe algoritmi mëson nga shoqërimi. Nga ana tjetër, algoritmet e të mësuarit të pa mbikëqyrur nuk përdorin të dhëna të etiketuara, në vend të kësaj mbështeten në tipare dhe modele të të dhënave për të njohur dhe grumbulluar sende të ngjashme së bashku. Algoritmet e të mësuarit të mbikëqyrur janë zakonisht më të sakta se algoritmet e të mësuarit të pa mbikëqyrur, pasi të dhënat e etiketuara e bëjnë më të lehtë për algoritmet të mësojnë modele. Sidoqoftë, algoritmet e të mësuarit të pa mbikëqyrur përdoren shpesh kur të dhënat e etiketuara nuk janë në dispozicion, dhe ato janë më të përshtatshme për analizën e të dhënave eksplorative. Përveç kësaj, algoritmet e të mësuarit