Na modelagem espacial, algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado são…

O aprendizado supervisionado utiliza dados rotulados para construir modelos preditivos, estimando classes ou valores para novas observações.

O aprendizado não supervisionado utiliza rótulos previamente definidos, produzindo modelos destinados à classificação automática de novos registros.

O aprendizado supervisionado organiza observações semelhantes em agrupamentos, identificando estruturas espaciais sem utilizar variáveis de resposta.

O aprendizado não supervisionado ajusta modelos de regressão espacial, estimando variáveis dependentes por meio de exemplos previamente rotulados.

O aprendizado supervisionado reduz automaticamente a dimensionalidade dos atributos, substituindo modelos preditivos por representações espaciais simplificadas.