Метод машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, где каждому входному примеру соответствует правильный ответ (целевая переменная). Цель — научиться предсказывать метки для новых данных.
**Пример:** Модель классифицирует клиентов по вероятности совершения покупки (высокая/средняя/низкая) на основе признаков: частота посещений, сумма чека, история взаимодействий.
Обучение с учителем (Supervised Learning) — это парадигма машинного обучения, при которой алгоритм обучается на размеченном наборе данных. Это означает, что для каждого входного примера в наборе данных имеется соответствующий 'правильный' выходной результат или 'метка'.
Основная идея заключается в том, что модель учится устанавливать соответствие между входными данными и их целевыми метками. В процессе обучения модель корректирует свои внутренние параметры, чтобы минимизировать ошибку между своими предсказаниями и фактическими метками. После обучения модель может использоваться для предсказания меток для новых, ранее не виденных входных данных.
Этот метод является одним из наиболее распространенных и мощных в машинном обучении. Он применяется для решения задач классификации (предсказание категориальной метки, например, спам/не спам) и регрессии (предсказание непрерывного числового значения, например, цена дома). Ключевое требование для обучения с учителем — наличие большого объема высококачественных размеченных данных, что часто является наиболее затратной частью процесса разработки.