Uczenie nadzorowane to jedna z głównych metod uczenia maszynowego, w której model jest trenowany na podstawie oznaczonych danych wejściowych i odpowiadających im poprawnych wyników. Proces ten przypomina naukę ucznia pod okiem nauczyciela, który dostarcza gotowe odpowiedzi, pozwalając algorytmowi na iteracyjne korygowanie błędów. Głównym celem jest wypracowanie funkcji mapującej, która pozwoli systemowi trafnie przewidywać rezultaty dla nowych, nieznanych wcześniej danych. Metoda ta jest powszechnie stosowana w zadaniach klasyfikacji, takich jak wykrywanie spamu, oraz w regresji, np. przy prognozowaniu cen nieruchomości.
Źródło: gov.pl
