A aprendizagem de máquina supervisionada é utilizada para tarefas de classificação, enquanto a aprendizagem de máquina não supervisionada é utilizada para tarefas de regressão.

O treinamento em ambos os casos é semelhante, diferindo apenas quando da apresentação, uma vez que a aprendizagem supervisionada retorna um código (supervisor) e a aprendizagem não supervisionada apenas retorna tabelas ou grafos, restando ao programador a necessidade de programar consultas ao banco de dados, por exemplo.

Na aprendizagem de máquina supervisionada, o algoritmo é treinado com dados rotulados (com a resposta correta), enquanto na aprendizagem de máquina não supervisionada, o algoritmo aprende padrões a partir de dados não rotulados.

Na aprendizagem de máquina não supervisionada, o algoritmo é treinado com dados rotulados, enquanto na aprendizagem de máquina supervisionada, o algoritmo aprende padrões a partir de dados não rotulados.

A aprendizagem de máquina não supervisionada é utilizada para tarefas de classificação, enquanto a aprendizagem de máquina supervisionada é utilizada para tarefas de regressão.