['astrology', 'technology news', 'machine learning', 'nourishment', 'exoplanets']
Descriu les diferències entre els models de Machine Learning Supervisat i No Supervisat.
El Machine Learning Supervisat i el No Supervisat es diferencien principalment en la naturalesa de les dades utilitzades per a l'entrenament. En el model Supervisat, s'utilitzen dades etiquetades, és a dir, amb una resposta o sortida coneguda per a cada entrada. D'aquesta manera, l'algoritme aprèn a predir la sortida correcta per a noves entrades. Un exemple seria un sistema que classifica imatges de gats i gossos: se li proporcionen imatges ja etiquetades com a "gat" o "gos" per a l'entrenament. En canvi, el Machine Learning No Supervisat treballa amb dades no etiquetades, on l'algoritme ha de trobar patrons i estructures ocultes per si mateix. Per exemple, un algoritme de clustering podria agrupar clients amb comportaments de compra similars sense necessitat de saber prèviament quins són aquests grups.