Nadzirano učenje
Nadzirano učenje (engleski: supervised learning) model je mašinskog učenja u kojem algoritmi rade s poznatim skupom ulaznih podataka i poznatim skupom izlaznih podataka i uvježbavaju model za predviđanje. Model nadziranog učenja se zasniva na algoritmima koji su trenirani pomoću prethodno označenih primjera. Ulazni podaci sadrže informacije o klasama i pripadajućim vrijednostima, dok je željena izlazna vrijednost poznata. Algoritam prima skup vrijednosti zajedno s odgovarajućim izlaznim vrijednostima te uči uspoređujući stvarne izlazne vrijednosti sa zadanim vrijednostima koje su mu dostavljene kao ulaz. Ukoliko postoje odstupanja, algoritam se ispravlja. Metode nadziranog strojnog učenja, kao što su klasifikacija (engleski: classification), regresija (engleski: regression), predviđanje (engleski: prediction) i pojačavanje gradijenta (engleski: gradient boosting), koriste uzorke iz označenih podataka kako bi predvidjele oznaku ili klasu za podatak koji nije označen. Cilj algoritama je učenje funkcije koja preslikava vektore, na osnovu primjera parova ulaz-izlaz.