L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui al computer vengono forniti dati di addestramento etichettati e gli viene chiesto di apprendere una mappatura dall'input all'output. D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato non richiede dati etichettati e l'obiettivo è trovare una struttura nei dati senza alcun aiuto esterno. L'apprendimento supervisionato viene utilizzato per attività come la classificazione, la regressione e la previsione, mentre l'apprendimento non supervisionato è utile per attività come il clustering e la riduzione della dimensionalità. I modelli di apprendimento supervisionato vengono addestrati su dati etichettati e richiedono quindi l'input umano, mentre i modelli di apprendimento non supervisionato devono apprendere da dati grezzi che non richiedono input umano. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato possono anche essere utilizzati per trovare modelli nei dati, ma ciò richiede dati etichettati. Gli algoritmi di apprendimento non supervisionati sono in grado di trovare autonomamente modelli nei dati in base alla propria conoscenza intrinseca.
Descrivi la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.