Denetimli öğrenme

Gözetimli öğrenme, hem girdi özelliklerini hem de bunlara karşılık gelen doğru çıktıları (etiketleri) içeren bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir.  Amaç, öğrenilen fonksiyona dayanarak yeni, görülmemiş girdiler için çıktıyı tahmin etmektir. 
Gözetimli öğrenmenin iki ana türü vardır:

• Sınıflandırma: amaç, önceden tanımlanmış bir olasılıklar listesinden bir seçim olan bir sınıf etiketini tahmin etmektir. Örneğin, e-postaları "spam" veya "spam değil" şeklinde ayırmaya çalıştığınızı hayal edin. Veya telefonunuz kilidini açmak için yüzünüzü tanıdığında, "Evet, bu sensin!" demek için sınıflandırmayı kullanır.
• Regresyon: amaç bir miktarı tahmin etmektir. Örneğin, büyüklüğü ve konumu gibi çeşitli özelliklere dayanarak bir evin fiyatını tahmin etmek veya markasına, modeline ve yaşına göre bir arabanın ne kadar ettiğini bulmak. Bu, "The Price is Right" oynamak gibidir.

Bu kursta farklı algoritmaları inceledikçe, bunların daha çok gözetimli mi yoksa gözetimsiz öğrenme mi olduğu hakkında konuşacağız.