Beim überwachten Lernen erhält ein Modell Trainingsdaten, zu denen die richtige Lösung bereits bekannt ist. So kann es schrittweise lernen, neue Eingaben korrekt einzuordnen oder vorherzusagen.
Supervised Learning ist eine der wichtigsten Grundlagen im Machine Learning, weil es sich gut für Klassifikation, Vorhersagen und viele praktische Anwendungen eignet.
Dazu zählen etwa Spamfilter, Bilderkennung, Prognosen oder Entscheidungsmodelle. Überall dort, wo klare Beispiele mit bekannten Lösungen vorliegen, ist überwachtes Lernen besonders nützlich.