Confronta e contrasta i modelli di apprendimento non supervisionato e supervisionato.
L'apprendimento non supervisionato è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che non utilizza dati etichettati. I modelli di apprendimento non supervisionato vengono utilizzati per la clusterizzazione dei dati, la scoperta di schemi nei dati e la previsione. L'apprendimento supervisionato, d'altra parte, utilizza dati etichettati per effettuare previsioni. I modelli di apprendimento supervisionato vengono utilizzati per prevedere risultati, classificare i dati e identificare oggetti individuali nei set di dati. Nell'apprendimento non supervisionato, il modello riceve solo un insieme di dati e l'algoritmo cerca schemi per prendere decisioni. Nell'apprendimento supervisionato, invece, il modello riceve sia i dati che le etichette e li utilizza per imparare come effettuare previsioni.