Qual è la differenza tra un algoritmo di apprendimento supervisionato e un algoritmo di apprendimento non supervisionato?
Gli algoritmi di apprendimento supervisionato richiedono un dataset etichettato, in cui i dati di input sono già stati categorizzati in qualche modo, che viene utilizzato per addestrare il modello e fare previsioni su nuovi dati. Gli algoritmi di apprendimento non supervisionato, d'altra parte, non richiedono un dataset etichettato e invece utilizzano i dati di input per scoprire modelli e tendenze nei dati stessi. L'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per scoprire informazioni nascoste che possono essere utilizzate in una varietà di applicazioni.