O aprendizado de máquina pode ser dividido em duas categorias principais: 1. Aprendizado Supervisionado: Nesse método, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, onde o programador fornece as respostas corretas. O objetivo é que o modelo aprenda a prever a saída correta para novos dados com base no que aprendeu. É eficaz para tarefas como classificação e regressão. 2. Aprendizado Não Supervisionado: Aqui, o modelo trabalha com dados não rotulados e tenta identificar padrões ou agrupamentos por conta própria. Ele é útil para explorar dados e encontrar estruturas ocultas, como segmentação de clientes ou redução de dimensionalidade. Ambos os métodos têm suas aplicações e desafios, e a escolha entre eles depende do tipo de problema que se deseja resolver e da disponibilidade de dados rotulados.