1. 学习目的
在监督学习中，我们拥有已经标记的数据集，模型的目的是通过已有的带标签的数据来学习和预测新数据的标签。而相反，非监督学习中我们没有预先标记的数据，模型的目标是理解和组织数据，发现数据中的隐藏模式或结构。
2. 数据标注
监督学习中，数据的标注通常是人工进行的，这意味着需要大量的人力资源来进行数据预处理。相比之下，非监督学习不需要人工标注数据，但这也意味着模型需要有能力从无标签的数据中提取有用的信息。
3. 模型训练
在模型训练方面，监督学习依赖于带有标签的训练数据来训练模型，而非监督学习则使用无标签的数据。由于非监督学习中没有明确的标签信息，模型必须通过算法找出数据中的内在结构和关系。
4. 特征选择
在监督学习中，特征选择是一个重要的步骤，因为模型将根据这些特征进行预测。而非监督学习中的特征选择并非如此关键，因为模型主要是探索数据中的隐藏模式，而不是进行预测。
5. 预测能力
由于监督学习的目标是预测新数据的标签，因此它在预测能力方面通常优于非监督学习。非监督学习的预测能力通常较差，但它在探索高阶数据结构和关系方面具有优势。
6. 应用场景
监督学习的应用场景广泛，包括但不限于图像识别、语音识别、自然语言处理等。而非监督学习的应用场景则主要集中在数据的降维、聚类和异常检测等方面。
7. 优缺点对比
监督学习的优点在于其预测能力强，能够处理大规模的数据集，并且可以提供精确的模型性能度量。它也有一些缺点，例如需要大量标记的数据和计算资源，以及对模型的过拟合问题。非监督学习的优点在于其能够发现数据中的隐藏模式和结构，而且不需要人工标注数据。它的缺点也很明显：预测能力较差，并且可能陷入局部最优解。
