🟦یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) دو شاخه‌ی اصلی در یادگیری ماشین هستند که تفاوت‌های بنیادی با یکدیگر دارند.

🟦در یادگیری نظارت‌شده، مدل با استفاده از داده‌هایی آموزش می‌بیند که شامل ورودی و خروجی مشخص است. به عبارتی، برای هر ورودی، یک برچسب یا پاسخ صحیح وجود دارد.

🟦این روش برای مسائلی مانند طبقه‌بندی تصاویر، تشخیص گفتار یا پیش‌بینی قیمت کاربرد دارد.

🟦در مقابل، یادگیری بدون نظارت بدون برچسب‌های مشخص عمل می‌کند. مدل تلاش می‌کند الگوها یا ساختارهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کند. مثال بارز آن خوشه‌بندی (Clustering) است که در آن داده‌های مشابه در یک گروه قرار می‌گیرند.

🟦در یادگیری نظارت‌شده، دقت و صحت مدل به داده‌های برچسب‌خورده وابسته است، در حالی که در یادگیری بدون نظارت، کیفیت نتایج به توانایی مدل در یافتن ساختارهای مفید بستگی دارد. یادگیری نظارت‌شده بیشتر در کاربردهای عملیاتی با داده‌های ساختاریافته به‌کار می‌رود. اما یادگیری بدون نظارت در تحلیل داده‌های ناشناخته، کاوش داده، و کاهش ابعاد کاربرد دارد.
🟦در نهایت، انتخاب بین این دو روش بستگی به نوع داده‌ها، هدف تحلیل و سطح دانش قبلی از مسئله دارد.