Uczenie nadzorowane a nienadzorowane

Duże firmy z różnych branż coraz częściej korzystają z uczenia maszynowego, by podejmować decyzje oparte na danych. To najlepszy dowód na to, jak wszechstronne i potężne jest to narzędzie.

Stacy jest specjalistką ds. uczenia maszynowego w firmie odzieżowej. Ma przed sobą listę zadań do wykonania – część z nich najlepiej rozwiązać za pomocą uczenia nadzorowanego, a inne są bardziej odpowiednie dla uczenia nienadzorowanego. Czy możesz pomóc jej posegregować te zadania? Pamiętaj, że grupowanie (klastrowanie) należy do uczenia nienadzorowanego!