يُعدُّ التعلم المُشرف عليه والتعلم غير المُشرف عليه نهجيْن أساسييْن في التعلم الآلي: ففي التعلم المُشرف عليه (supervised)، يتعلم النموذج من البيانات المُصنَّفة مسبقًا بالإجابات الصحيحة، بينما في التعلم غير المُشرف عليه (unsupervised) يبحث النموذج عن الأنماط والتجمعات والارتباطات الخفية في البيانات دون أي تصنيفات محددة مسبقًا. يعتمد اختيار النهج بشكل أساسي على نوع البيانات المتاحة لدى المؤسسة وما إذا كانت تمتلك عينات مصنفة (موسومة).
