"Spiega le differenze tra un compito supervisionato e uno non supervisionato?"
La principale differenza tra compiti supervisionati e non supervisionati è la natura dei dati. In un compito supervisionato, il dataset utilizzato per addestrare il modello è etichettato, il che significa che già contiene etichette o attributi di output desiderati. Ciò consente al modello di effettuare previsioni accurate in base agli input forniti. Nei compiti non supervisionati, invece, il dataset non contiene etichette o attributi di output desiderati e il modello deve imparare i modelli dai dati stessi. I compiti non supervisionati sono tipicamente utilizzati per compiti di clustering, riconoscimento di pattern e rilevamento di anomalie.