L'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati, il che significa che i dati devono avere etichette o categorie che indicano quali sono i dati. Ciò richiede uno sforzo maggiore nella raccolta e nell'etichettatura dei dati per renderli adatti a un algoritmo di apprendimento supervisionato. L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, non richiede dati etichettati e può funzionare con dati grezzi. Tuttavia, l'apprendimento senza supervisione può essere più difficile da interpretare, poiché può produrre risultati più difficili da interpretare e tali risultati possono variare notevolmente a seconda dell'algoritmo utilizzato.
Confronta i limiti dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato.