Diferentemente do aprendizado supervisionado, modelos não supervisionados agrupam os dados sem a supervisão de "tags" ou rótulos dos dados, descobrindo padrões ocultos, ou não visíveis ao usuário.
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Modelos supervisionados utilizam os rótulos dos dados originais (dados de treinamento) para "supervisionar" os algoritmos de classificação ou predição de novos dados (dados de classificação).
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