Approfondisci la differenza tra apprendimento non supervisionato e supervisionato.
L'apprendimento supervisionato è una forma di apprendimento automatico che utilizza dati etichettati con risultati/nomi noti per insegnare ad un algoritmo a fare previsioni basate sui dati. L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, utilizza dati non etichettati per scoprire schemi nei dati. Non si basa sulla guida di un insegnante per dare etichette ai dati, ma invece l'algoritmo stesso è responsabile dell'analisi e della scoperta di schemi nei dati. L'apprendimento non supervisionato può essere utilizzato per raggruppare elementi simili insieme e trarre conclusioni dai dati.