Indica due differenze tra l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato.
Le due principali differenze tra l'apprendimento supervisionato e quello non supervisionato sono che l'apprendimento supervisionato richiede dati etichettati mentre quello non supervisionato no, e l'apprendimento supervisionato utilizza una quantità di dati per prevedere un risultato futuro mentre l'apprendimento non supervisionato trova schemi o relazioni all'interno di un insieme di dati senza prevedere un risultato specifico.