Quali sono le differenze tra gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato?
Gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato sono due tipi di algoritmi di apprendimento automatico. La differenza principale tra i due è che gli algoritmi di apprendimento supervisionato utilizzano dati etichettati, il che significa che i dati sono già etichettati e l'algoritmo impara per associazione. D'altra parte, gli algoritmi di apprendimento non supervisionato non utilizzano dati etichettati, ma si basano invece su caratteristiche e schemi dei dati per riconoscere e raggruppare elementi simili insieme.

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato sono generalmente più precisi degli algoritmi di apprendimento non supervisionato, poiché i dati etichettati rendono più facile per gli algoritmi imparare i modelli. Tuttavia, gli algoritmi di apprendimento non supervisionato vengono spesso utilizzati quando i dati etichettati non sono disponibili e sono più adatti per l'analisi esplorativa dei dati. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento non supervisionato richiedono meno dati rispetto agli algoritmi di apprendimento supervisionato.