Porovnejte omezení supervizního a nesupervizního učení.
Učení s učitelem vyžaduje označená data, což znamená, že data musí mít štítky nebo kategorie, které označují, co data představují. To vyžaduje více úsilí při sběru a označování dat, aby byla vhodná pro algoritmus učení s učitelem. Naopak učení bez učitele nevyžaduje označená data a může pracovat s hrubými daty. Nicméně učení bez učitele může být obtížnější k interpretaci, protože může produkovat výsledky, které jsou obtížně interpretovatelné a tyto výsledky se mohou velmi lišit v závislosti na použitém algoritmu.