监督学习与无监督学习之间的区别

监督学习和无监督学习是机器学习的两种技术。但是这两种技术都用于不同的场景和不同的数据集。下面给出两种学习方法的解释以及它们的差异表。

有监督的机器学习：

监督学习是一种机器学习方法，其中使用标记的数据来训练模型。在监督学习中，模型需要找到映射函数以将输入变量(X)与输出变量(Y)映射。

监督学习需要监督以训练模型，这类似于学生在老师在场的情况下学习事物。监督学习可用于两种类型的问题：分类和回归。

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示例：假设我们有不同类型水果的图像。我们的监督学习模型的任务是识别水果并相应地对其进行分类。因此，要在监督学习中识别图像，我们将提供输入数据和输出数据，这意味着我们将根据每种水果的形状，大小，颜色和口味来训练模型。训练完成后，我们将通过提供新的结果集来测试模型。该模型将识别水果并使用合适的算法预测输出。

无监督机器学习：

无监督学习是另一种机器学习方法，其中从未标记的输入数据推断出模式。无监督学习的目的是从输入数据中找到结构和模式。无监督学习不需要任何监督。相反，它自己从数据中查找模式。

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无监督学习可用于两种类型的问题：聚类和关联。

示例：为了理解无监督学习，我们将使用上面给出的示例。因此，与监督学习不同，这里我们将不对模型提供任何监督。我们将仅向模型提供输入数据集，并允许模型从数据中找到模式。借助合适的算法，模型将进行自我训练，并根据水果之间最相似的特征将其分为不同的组。

监督学习和无监督学习之间的主要区别如下：

注意：有监督和无监督学习都是机器学习方法，对这些学习的选择取决于与数据集的结构和数量以及问题用例有关的因素。