L'apprendimento supervisionato è quando i dati di input vengono etichettati per insegnare a una macchina come classificare e classificare le informazioni. In questo tipo di apprendimento, vengono forniti esempi alla macchina, con un'etichetta o un obiettivo corrispondente, e viene addestrata a prevedere l'output in futuro generalizzando da questi esempi. L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, non richiede alcuna etichetta o output, ma cerca invece di scoprire modelli, strutture e relazioni nei dati. L'apprendimento senza supervisione viene utilizzato per il rilevamento di anomalie o per creare cluster o gruppi nei dati. A differenza dell'apprendimento supervisionato, non prevede alcun output specifico, ma cerca invece di trovare modelli nei dati. Inoltre, l'apprendimento non supervisionato richiede molti meno dati di input rispetto all'apprendimento supervisionato in quanto non si basa su dati etichettati.
Spiega le differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato in 5-8 frasi.