Învățarea supervizată implică antrenarea unui model de învățare prin prezentarea acestuia cu exemple de date împreună cu etichetele corecte asociate acestor date, în timp ce învățarea nesupervizată nu utilizează etichete pentru a antrena modelul, ci încearcă să găsească structurile și modelele în datele care nu au fost etichetate.