A esse respeito, explique a diferença entre os dois tipos de classificação de imagens, dando um exemplo para cada método.

Existem dois tipos principais de classificação de imagens: classificação supervisionada e classificação não supervisionada. A classificação supervisionada envolve o uso de um conjunto de dados de treinamento rotulados, onde cada imagem é atribuída a uma classe específica. O algoritmo de classificação é treinado com esses dados rotulados e, em seguida, pode classificar novas imagens com base no aprendizado adquirido. Por exemplo, se tivermos um conjunto de imagens de animais rotuladas como "cachorro" e "gato", podemos treinar um algoritmo de classificação supervisionada para identificar automaticamente se uma nova imagem é de um cachorro ou de um gato. Já a classificação não supervisionada não requer dados de treinamento rotulados. Nesse caso, o algoritmo analisa as características das imagens e agrupa-as em diferentes classes com base em suas semelhanças. Por exemplo, se tivermos um conjunto de imagens de paisagens, um algoritmo de classificação não supervisionada pode agrupar as imagens em diferentes categorias, como "praia", "montanha" e "cidade", com base em suas características visuais. Em resumo, a diferença entre os dois métodos é que a classificação supervisionada requer dados de treinamento rotulados, enquanto a classificação não supervisionada agrupa as imagens com base em suas características sem a necessidade de rótulos prévios.