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摘要 - 数据科学和机器学习是现代技术进步，有希望的自动见解，预测和决策的最前沿。受到监督和无监督的学习是这种动态景观中的关键范式，每个范式都呈现出其独特的挑战。本文详细概述了受监督和无监督学习所固有的多方面挑战。本文回顾了2019年至2023年之间发表的研究。本文讨论了受监督和无监督学习的挑战。在监督学习中，挑战包括数据标签，过度拟合，有限的概括以及平衡错误等价和决策目标。在无监督的学习中，困难包括诸如过度拟合，选择适当算法和解释结果之类的问题。这包括评估聚类的质量，确定最佳簇数，以及管理噪声和离群值。本文旨在提供对这些挑战的见解，从而增强新手和专家对机器学习的理解。研究人员和从业人员不断发展他们克服这些复杂性的方法和工具。本文是该领域研究人员和专家的宝贵参考，使他们能够自信地应对这些挑战。随着技术的进步，对这些挑战的透彻理解对于释放这些强大工具的全部潜力至关重要。最后，提出了一些建议，以指导未来的研究人员在数据驱动的发现和自动化的旅程中应用机器学习，为那些启动它的人提供挑战和机会。
在受监督和无监督的学习中挑战
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