Gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato sono due tipi di algoritmi di apprendimento automatico. La differenza principale tra i due è che gli algoritmi di apprendimento supervisionato utilizzano dati etichettati, il che significa che i dati sono già etichettati e l'algoritmo apprende per associazione. D'altra parte, gli algoritmi di apprendimento non supervisionato non utilizzano dati etichettati, ma si affidano a caratteristiche e modelli di dati per riconoscere e raggruppare elementi simili. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato sono in genere più accurati degli algoritmi di apprendimento non supervisionato, poiché i dati etichettati rendono più facile per gli algoritmi apprendere i modelli. Tuttavia, gli algoritmi di apprendimento senza supervisione vengono spesso utilizzati quando i dati etichettati non sono disponibili e sono più adatti per l'analisi esplorativa dei dati. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento non supervisionati richiedono meno dati rispetto agli algoritmi di apprendimento supervisionato.
Quali sono le differenze tra algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato?