Krahasoni kufizimet e mësimit të mbikëqyrur dhe të pambikëqyrur.
Mësimi i mbikëqyrur kërkon të dhëna të etiketuara, që do të thotë se të dhënat duhet të kenë etiketa ose kategori që tregojnë se cilat janë të dhënat. Kjo kërkon më shumë përpjekje në mbledhjen dhe etiketimin e të dhënave për t'i bërë ato të përshtatshme për një algoritëm mësimor të mbikëqyrur. Mësimi i pambikëqyrur, nga ana tjetër, nuk kërkon të dhëna të etiketuara dhe mund të funksionojë me të dhëna të papërpunuara. Megjithatë, mësimi i pambikëqyrur mund të jetë më i vështirë për t'u interpretuar, pasi mund të prodhojë rezultate që janë më të vështira për t'u interpretuar dhe ato rezultate mund të ndryshojnë shumë në varësi të algoritmit të përdorur.