L'apprendimento automatico supervisionato utilizza dati etichettati per addestrare il modello e quindi utilizza il modello addestrato per fare previsioni su dati non visibili. L'apprendimento automatico senza supervisione utilizza dati senza etichetta per rilevare modelli e cluster e fare previsioni basate su tali modelli e cluster. Il modello di machine learning supervisionato è più accurato in quanto utilizza dati etichettati per addestrare il modello. Tuttavia, l'apprendimento automatico senza supervisione è più efficiente in termini di risorse e può affrontare attività più complesse in quanto non si basa su etichette di input.
Confronta e confronta le differenze tra apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato.