É aquele em que há disposição de uma lista de rótulos da variável resposta, observações com resultado conhecido, que podem treinar o modelo e permite fazer previsões.
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O aprendizado não supervisionado procura padrões nos dados em situações onde não existam rótulos ou os valores a serem previstos pelo modelos, ele pode ser utilizado em segmentação de clientes e sistemas de recomendação.
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