L'apprendimento non supervisionato è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che non utilizza dati etichettati. I modelli di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per raggruppare i dati, scoprire modelli nei dati e fare previsioni. L'apprendimento supervisionato, d'altra parte, utilizza dati etichettati per fare previsioni. I modelli di apprendimento supervisionato vengono utilizzati per prevedere i risultati, classificare i dati e identificare i singoli oggetti nei set di dati. Nell'apprendimento non supervisionato, al modello viene fornito solo un insieme di dati e l'algoritmo cerca schemi per prendere decisioni. Nell'apprendimento supervisionato, il modello riceve sia i dati che le etichette e li usa per imparare a fare previsioni.
Confronta e contrasta i modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.