监督学习和无监督学习是机器学习中的两种核心方法，它们的主要区别在于如何使用数据以及解决的问题类型。在监督学习中，模型使用标记好的数据集进行训练，其中每个输入示例都与已知的输出配对（例如，类别或数值）。目标是学习从输入到输出的映射，从而能够对新的、未见过的数据进行预测。例如，一个使用标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件进行训练的垃圾邮件过滤器，使用监督学习来对未来的电子邮件进行分类。常见的算法包括线性回归、决策树和神经网络。相比之下，无监督学习使用未标记的数据，旨在发现数据中隐藏的模式或内在结构。聚类算法（如 k-means）或降维技术（如 PCA）是典型的例子。例如，无监督学习可能会根据购买行为将客户分成不同的群体，而事先不知道这些群体应该是什么。
主要的区别在于是否存在标记数据以及它们所解决的目标。当问题定义明确且所需的输出已知时（例如，分类或回归任务），使用监督学习。开发人员经常选择监督方法来执行诸如预测房价（回归）或识别手写数字（分类）之类的任务。然而，当目标是对数据进行探索或总结时，则应用无监督学习。例如，开发人员可能会使用聚类来按主题组织未标记的文本文档，或降低高维数据的复杂性以进行可视化。虽然监督模型使用诸如准确率或均方误差之类的指标进行评估，但无监督方法依赖诸如轮廓系数（用于聚类）或重构误差（用于降维）之类的度量来评估性能。
实际上，两者之间的选择取决于问题和数据的可用性。监督学习需要高质量的标记数据，而获取这些数据可能很昂贵或很耗时。例如，训练一个从 X 光片中检测医疗状况的模型需要专家标记的图像。无监督学习避免了这种依赖性，使其在标签不可用或不切实际的情况下非常有用。然而，无监督的结果可能更难解释，因为没有“真实值”可以用来验证。混合方法，如半监督学习，将少量标记数据与较大的未标记数据集相结合，以平衡这些权衡。开发人员在选择方法时必须权衡数据准备情况、问题清晰度和对可解释性的需求等因素。