L'apprendimento supervisionato è una forma di apprendimento automatico che utilizza dati etichettati con risultati/etichette noti per insegnare a un algoritmo a fare previsioni basate sui dati. L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, utilizza dati non etichettati per scoprire modelli nei dati. Non si basa sulla guida di un insegnante per dare etichette ai dati, ma l'algoritmo stesso è responsabile dell'analisi e della ricerca di schemi nei dati. L'apprendimento non supervisionato può essere utilizzato per raggruppare elementi simili e trarre conclusioni dai dati.
Elaborare la differenza tra apprendimento non supervisionato e supervisionato.