Le due principali differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato sono che l'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati mentre l'apprendimento non supervisionato no, e l'apprendimento supervisionato utilizza una quantità di dati per prevedere un risultato futuro mentre l'apprendimento non supervisionato trova modelli o relazioni all'interno di un set di dati senza prevedere un risultato specifico .
Indicare due differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.