La principale differenza tra attività supervisionate e non supervisionate è la natura dei dati. In un'attività supervisionata, il set di dati utilizzato per addestrare il modello è etichettato, il che significa che contiene già etichette o attributi di output desiderati. Ciò consente al modello di effettuare previsioni accurate sulla base di determinati input. Nelle attività non supervisionate, invece, il set di dati non contiene etichette o attributi di output desiderati e il modello deve apprendere modelli dai dati stessi. Le attività senza supervisione vengono in genere utilizzate per attività di clustering, riconoscimento di modelli e rilevamento di anomalie.
Spiegare le differenze tra un'attività supervisionata e non supervisionata?