Confronta e metti in contrasto le differenze tra l'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato.
L'apprendimento automatico supervisionato utilizza dati etichettati per addestrare il modello e poi utilizza il modello addestrato per fare previsioni su dati non visti. L'apprendimento automatico non supervisionato utilizza dati non etichettati per rilevare schemi e cluster e fare previsioni basate su tali schemi e cluster. Il modello di apprendimento automatico supervisionato è più preciso in quanto utilizza dati etichettati per addestrare il modello. Tuttavia, l'apprendimento automatico non supervisionato è più efficiente in termini di risorse e può affrontare compiti più complessi in quanto non si basa su etichette di input.