Confronta e contrasta due approcci diversi all'apprendimento automatico.
L'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato sono due approcci principali all'apprendimento automatico. L'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati e consiste in algoritmi che possono imparare a fare previsioni dal set di dati esistente. Al contrario, l'apprendimento non supervisionato non richiede dati etichettati e consiste in algoritmi che possono trovare modelli e intuizioni senza intervento umano.