1. 面试官：举例说明监督学习与无监督学习在实际应用中的差异和影响。

2. 面试官：如何在非标记数据上应用监督学习方法？

3. 面试官：探讨无监督学习中异常检测的原理和常用算法。

4. 面试官：详细介绍半监督学习的工作原理和优势。

5. 面试官：如何解决监督学习中的标签噪声问题？

6. 面试官：探讨无监督降维方法在大数据分析中的应用与挑战。

7. 面试官：阐述半监督聚类方法的优缺点及适用场景。

8. 面试官：思考监督学习和无监督学习的结合方式及其在深度学习中的作用。

9. 面试官：如何评估无监督学习的模型性能？

10. 面试官：探讨监督学习和无监督学习在自然语言处理中的应用和挑战。