Leia com atenção os exemplos a seguir: Exemplo 1: um algoritmo pode aprender as características dos e-mails rotulados como "spam" e marcar automati...

O exemplo 1 é um exemplo de aprendizado supervisionado, enquanto o exemplo 2 é um exemplo de aprendizado não supervisionado. No aprendizado supervisionado, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma classificação ou resposta correta. O objetivo é que o algoritmo aprenda a mapear as características dos dados de entrada para as saídas corretas. No exemplo 1, o algoritmo aprende a classificar os e-mails como "spam" ou "não spam" com base nos rótulos fornecidos. No aprendizado não supervisionado, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados não rotulados, ou seja, dados que não possuem uma classificação ou resposta correta. O objetivo é que o algoritmo encontre padrões ou estruturas nos dados de entrada. No exemplo 2, o algoritmo agrupa os alunos com base em suas características, sem ter uma classificação prévia para cada aluno.