假设我们有1000张五种不同动物的照片，需要利用机器学习方法将这些不同的动物区分开。请分别简述在监督学习和无监督学习的条件下，如何完成此项任务。

在监督学习的条件下，我们需要有带有标签的数据，即每张照片都需要被标注上对应的动物种类。然后我们可以使用分类算法，如卷积神经网络（CNN）等，训练一个分类模型，让它能够将不同的动物图片正确地分类。具体的步骤如下：

1. 数据准备：将1000张照片按照动物种类进行分类，并对每张照片进行标记。

2. 特征提取：使用卷积神经网络对每张照片进行特征提取，得到每张照片的特征向量。

3. 模型训练：将特征向量输入到分类算法中，训练一个分类模型，使它能够将不同的动物图片正确地分类。

4. 模型评估：使用测试数据对模型进行评估，看看它在新的未见过的数据上的表现如何。

在无监督学习的条件下，我们没有带有标签的数据，需要通过聚类算法将相似的图片归为一类。具体的步骤如下：

1. 数据准备：将1000张照片按照动物种类进行分类。

2. 特征提取：使用卷积神经网络对每张照片进行特征提取，得到每张照片的特征向量。

3. 聚类算法：使用聚类算法，如K-Means，对特征向量进行聚类，将相似的图片归为一类。

4. 结果评估：通过观察聚类结果，看看是否有些类别的图片比较相似，是否有些类别的图片比较杂乱无章等。根据结果进行调整和优化。

需要注意的是，在无监督学习的条件下，聚类结果不一定是完全准确的，可能会存在一些误差。