Supervised learning is a type of machine learning where the algorithm is trained on a labeled dataset. In supervised learning, the model learns to map input data to the correct output by being provided with examples of input-output pairs. The goal is for the algorithm to learn the relationship between the input and output variables so that it can make accurate predictions on new, unseen data. The training process involves adjusting the model's parameters based on the error between the predicted output and the actual output. The main idea behind supervised learning is to teach the algorithm to generalize patterns from the training data to make predictions on new data.
Dozorované učení je typ strojového učení, kde jsou k vytvoření modelu, který dokáže predikovat nepoměřovaná data, použita označená data. V dozorovaném učení se trénovací dataset skládá z dat, která již byla označena správným výstupem nebo cílovou hodnotou. Algoritmus se poté učí z těchto označených dat a je schopen predikovat nová, dosud neviděná data. Dozorované učení je běžně používáno v rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka a většině úkolů strojového učení.