Обучение с учителем: Это метод обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, где каждый пример имеет соответствующую метку или правильный ответ. Например, при обучении модели распознаванию изображений, каждое изображение имеет метку с указанием того, что на нем изображено.
Обучение без учителя: В этом случае модель обучается на неразмеченных данных, и ей не сообщается правильных ответов. Модель сама ищет закономерности и структуры в данных. Примером может быть кластеризация данных или поиск ассоциативных правил.
Обучение с учителем (Supervised Learning) и обучение без учителя (Unsupervised Learning) — это два основных подхода в машинном обучении, которые
