Gli algoritmi di apprendimento supervisionato richiedono un set di dati etichettato, in cui i dati di input sono già stati classificati in qualche modo, che viene utilizzato per addestrare il modello e fare previsioni sui nuovi dati. Gli algoritmi di apprendimento senza supervisione, d'altra parte, non richiedono un set di dati etichettato e utilizzano invece i dati di input per scoprire modelli e tendenze nei dati stessi. L'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per scoprire intuizioni nascoste che possono essere utilizzate in una varietà di applicazioni.
Qual è la differenza tra un algoritmo di apprendimento supervisionato e un algoritmo di apprendimento non supervisionato?