"Descrivi la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato."
L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui al computer vengono forniti dati di addestramento etichettati e gli viene chiesto di imparare una mappatura dall'input all'output. D'altra parte, l'apprendimento non supervisionato non richiede alcun dato etichettato e l'obiettivo è trovare la struttura dei dati senza alcun aiuto esterno. L'apprendimento supervisionato viene utilizzato per compiti come la classificazione, la regressione e la previsione, mentre l'apprendimento non supervisionato è utile per compiti 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 imparare dai dati grezzi che non richiedono l'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 supervisionato sono in grado di trovare autonomamente modelli nei dati basati sulla loro conoscenza intrinseca.