标记数据集和未标记数据集的区别在于它们是否包含数据的预定义答案或注释。 标记数据集将每个数据点与相应的输出、目标或类别配对。 例如，在图像分类任务中，标记数据集可能包含猫和狗的照片，其中每张图像都明确标记为“猫”或“狗”。 这些标签通常由人类或自动化系统在预处理期间创建。 相比之下，未标记的数据集包含原始数据，没有任何此类注释。 例如，没有类别或标签的社交媒体帖子或传感器读数的集合将被视为未标记。 缺少标签意味着必须以算法方式推断数据的结构或模式。
标记数据集对于监督学习任务至关重要，其目标是训练模型以根据输入特征预测结果。 常见的例子包括垃圾邮件检测（标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件）或房价预测（包含价格的历史销售数据）。 与此同时，未标记数据集用于无监督学习以发现隐藏的模式。 例如，对客户购买历史进行聚类以识别细分市场或分析未注释的文本以查找重复出现的主题。 半监督学习结合了这两种方法，将少量标记数据集与较大的未标记数据集一起使用 - 这在标记成本很高时很有用。 像自动编码器或推荐系统这样的技术通常会利用未标记的数据来预训练模型，然后再使用标记的示例进行微调。
从实际的角度来看，标记数据需要付出巨大的努力才能创建，因为注释必须准确且一致。 这使得标记数据集的生产成本高昂且耗时，尤其是对于像医学成像这样的复杂任务。 然而，未标记数据更容易大规模收集（例如，网络抓取、日志文件），但在提取可操作的见解方面提出了挑战。 开发人员通常使用像主动学习这样的技术来确定优先标记哪些未标记样本，从而降低标记成本。 标记数据和未标记数据之间的选择取决于任务：当存在明确的目标时，监督方法表现出色，而无监督方法更适合探索性分析或标签不可用时。 了解这种区别有助于开发人员为他们的项目选择正确的工具和工作流程。