L'apprendimento supervisionato è diviso in due tipi principali: classificazione e regressione. Nella classificazione, l'obiettivo è prevedere un'etichetta categoriale come sì/no, vero/falso o un numero di classi discrete. Nella regressione, l'obiettivo è prevedere una variabile continua come la temperatura o il prezzo. Entrambe queste attività vengono eseguite imparando una mappatura da un insieme di funzionalità di input a un'etichetta o valore di output. La classificazione viene utilizzata quando l'output è categorico, mentre la regressione viene utilizzata quando l'output è una variabile continua. Entrambi questi algoritmi richiedono dati etichettati per apprendere la mappatura tra le caratteristiche e l'etichetta.
Confronta e confronta i due tipi di apprendimento automatico supervisionato.