L'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato sono due approcci principali all'apprendimento automatico. L'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati ed è costituito da algoritmi che possono imparare a fare previsioni dal set di dati esistente. Al contrario, l'apprendimento senza supervisione non richiede dati etichettati ed è costituito da algoritmi in grado di trovare schemi e intuizioni senza l'intervento umano.
Confronta e contrapponi due diversi approcci all'apprendimento automatico.