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O aprendizado supervisionado requer que os dados de treinamento sejam previamente rotulados com as respostas corretas, de maneira a permitir que o modelo aprenda a relação entre as variáveis de entrada e a variável-alvo; o aprendizado não supervisionado, por sua vez, busca padrões nos dados sem nenhuma indicação prévia de resultado esperado.
Certo
Errado