Spiega le differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato in 5-8 frasi.
L'apprendimento supervisionato avviene quando i dati di input sono etichettati al fine di insegnare a una macchina come classificare e ordinare le informazioni. In questo tipo di apprendimento, vengono forniti esempi alla macchina, con una corrispondente etichetta o obiettivo, e viene addestrata a predire l'output futuro generalizzando da questi esempi. L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, non richiede alcuna etichetta o output, ma cerca invece di scoprire schemi, strutture e relazioni nei dati. L'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per la rilevazione di anomalie o per creare cluster o gruppi nei dati. A differenza dell'apprendimento supervisionato, non prevede alcun output specifico, ma cerca invece di trovare schemi nei dati. Inoltre, l'apprendimento non supervisionato richiede molto meno dati di input rispetto all'apprendimento supervisionato poiché non si basa su dati etichettati.