Comparez et contrastez les différences entre l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé.
 L'apprentissage automatique supervisé utilise des données étiquetées pour former le modèle, puis utilise le modèle formé pour faire des prédictions sur des données invisibles. L'apprentissage automatique non supervisé utilise des données non étiquetées pour détecter des modèles et des clusters et faire des prédictions basées sur ces modèles et clusters. Le modèle d'apprentissage automatique supervisé est plus précis car il utilise des données étiquetées pour former le modèle. Cependant, l'apprentissage automatique non supervisé est plus économe en ressources et peut s'attaquer à des tâches plus complexes car il ne repose pas sur des étiquettes d'entrée.