在监督机器学习中，机器使用标记数据进行训练。然后将一个新的数据集输入到学习模型中，以便该算法通过分析标记数据来提供积极的结果。例如，我们首先需要标记在执行分类时训练模型所必需的数据。
在无监督机器学习中，机器没有使用标记数据进行训练，而是让算法在没有任何相应输出变量的情况下做出决策。