Hva er forskjellen mellom 'overvåket' og 'ikke-overvåket' læring innen maskinlæring?

I maskinlæring er overvåket læring en metode hvor algoritmer trenes på et datasett som inkluderer både inputvariabler og de tilsvarende riktige outputene. Dette gjør at modellen kan lære en funksjon som kartlegger input til den ønskede output. Typiske applikasjoner inkluderer prediksjoner og klassifiseringer, som å forutsi huspriser eller identifisere e-post som spam.

På den andre siden står ikke-overvåket læring, hvor algoritmene kun får inputdata uten tilsvarende etiketter. Algoritmen skal dermed finne mønstre eller strukturer i dataene på egen hånd. Eksempler på dette inkluderer klyngedannelser, der dataene grupperes i naturlige kategorier, eller dimensjonsreduksjon, som brukes for å forenkle eller komprimere data.

Hver metode passer for ulike typer oppgaver: overvåket læring er ideelt når man har klare dataetiketter, mens ikke-overvåket læring fungerer når man ønsker å oppdage ukjente mønstre eller strukturer uten forhåndsdefinerte resultater.