التعلم الخاضع للإشراف هو نوع التعلم الآلي حيث يتم تسمية البيانات أو تحديدها مسبقًا. هذا يعني أن الخوارزمية تتعلم من البيانات أو البيانات المصنفة بالفعل في فئات. تحاول الخوارزمية إيجاد العلاقة بين المدخلات والمخرجات بحيث عند مواجهة نفس البيانات في المستقبل ، يمكنها التنبؤ بقيم المخرجات أو تسميتها.
التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع التعلم الآلي حيث لا يتم تصنيف البيانات ، ولا يتم إعطاء مخرجات محددة مسبقًا للخوارزمية. في التعلم غير الخاضع للإشراف ، تحاول الخوارزمية العثور على البنية أو الأنماط في البيانات من خلال استكشاف البيانات لاكتشاف العلاقات المخفية بينها. تعثر الخوارزمية على مجموعات أو مجموعات من البيانات دون أي معرفة مسبقة بالنتائج والتجميع والارتباط.
تاريخ النشر: