Aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados, enquanto aprendizado não supervisionado trabalha com dados não rotulados.

Aprendizado supervisionado é incapaz de lidar com dados em grande escala, ao contrário do aprendizado não supervisionado.

Aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são essencialmente o mesmo, diferindo apenas no tipo de algoritmo usado.

Aprendizado não supervisionado é usado exclusivamente para tarefas de classificação, enquanto aprendizado supervisionado é usado para regressão.

Aprendizado supervisionado depende de feedback humano constante, enquanto aprendizado não supervisionado opera de forma totalmente autônoma.