Învățarea supravegheată este o metodă de învățare automată în care un model AI este antrenat pe un set de date etichetate, adică fiecare exemplu de intrare are asociat un rezultat corect (etichetă). Scopul este ca modelul să învețe relația dintre datele de intrare și ieșirile corespunzătoare, pentru a putea face predicții precise pe date noi, neîntâlnite anterior.
Această tehnică este utilizată în aplicații precum clasificarea imaginilor, analiza sentimentelor, recunoașterea vocală sau detectarea fraudelor. Învățarea supravegheată este eficientă atunci când sunt disponibile date bine structurate și etichetate, iar modelele rezultate pot fi evaluate și optimizate ușor în funcție de acuratețea predicțiilor.
