L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui i dati etichettati vengono utilizzati per creare un modello in grado di fare previsioni sui dati non etichettati. Nell'apprendimento supervisionato, il set di dati di addestramento è costituito da dati che sono già stati etichettati con l'output corretto o il valore target. L'algoritmo quindi apprende da questi dati etichettati ed è in grado di fare previsioni su nuovi dati mai visti prima. L'apprendimento supervisionato è comunemente utilizzato nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella maggior parte delle attività di apprendimento automatico.
Descrivere il concetto di apprendimento supervisionato.