La differenza principale tra apprendimento supervisionato e non supervisionato è che l'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati per la formazione, mentre l'apprendimento non supervisionato no. Con l'apprendimento supervisionato, l'obiettivo è trovare la relazione tra i dati forniti e le etichette fornite. D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato si concentra sulla ricerca di modelli e relazioni in dati non etichettati. Inoltre, l'apprendimento supervisionato fornisce risultati più controllati poiché si basa sulle etichette o sugli output che sono già forniti, mentre l'apprendimento non supervisionato porta a risultati più potenzialmente inaspettati.
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