6. O que diferencia a aprendizagem de máquina supervisionada da não supervisionada?

A principal diferença entre a aprendizagem de máquina supervisionada e não supervisionada é que na aprendizagem supervisionada, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma classificação ou resposta correta. Já na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados não rotulados, sem uma classificação ou resposta correta pré-definida. Na aprendizagem supervisionada, o objetivo é que o algoritmo aprenda a classificar novos dados com base no que foi aprendido durante o treinamento. Na aprendizagem não supervisionada, o objetivo é encontrar padrões ou estruturas nos dados sem uma classificação prévia.