No aprendizado supervisionado, os dados são processados através de iterações em que se procuram padrões ocultos de semelhança.

No aprendizado não supervisionado, os dados são agrupados em clusters, de acordo com suas diferenças.

A utilização de dados de treinamento é característica de sistemas que utilizam aprendizado de máquina não supervisionado.

A utilização de dados de treinamento é característica de sistemas que utilizam aprendizado de máquina supervisionado.