教師あり学習は機械学習アルゴリズムの一種で、モデルはラベル付きデータセットで学習されます。つまり、入力データに正しい出力が伴うことを意味します。言い換えれば、モデルには入力とそれに対応する出力の組が与えられ、入出力のマッピングに基づいて予測を行うことを学習します。

学習のプロセスにおいて、アルゴリズムはこのラベル付きデータを使用して、新しい未知の入力データに対して正しい出力を正確に予測できるモデルを構築します。アルゴリズムは、新しいデータが与えられたときに正確な予測を行えるように、データからパターンを見つけようとします。

教師あり学習の一般的な例としては、画像分類、言語翻訳、音声認識などがあります。
Supervised learning is a type of machine learning algorithm where the model is trained on a labeled dataset, which means that the input data is accompanied by the correct output. In other words, the model is given a set of inputs and corresponding outputs, and it learns to make predictions based on that input-output mapping.

During the training process, the algorithm uses this labeled data to build a model that can accurately predict the correct output for new, unseen input data. The algorithm tries to find patterns in the data that will enable it to make accurate predictions when given new data.

Some common examples of supervised learning include image classification, language translation, and speech recognition.