Supervised learning एक model को labeled examples (correct outputs के साथ युग्मित inputs) पर train करता है ताकि यह new inputs के लिए outputs predict करना सीखे। यह सबसे आम ML प्रकार है, जिसका उपयोग classification और regression के लिए होता है। इसे समझना ML ज्ञान को गहरा करता है।
How supervised learning works
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TRAIN on LABELED data (input → known correct output):
1. collect a DATASET of examples with labels (e.g. emails labeled spam/not-spam)
2. split into TRAINING and TEST sets
3. the model learns to map inputs → outputs by minimizing prediction error on training data
4. EVALUATE on the test set (unseen data) → measure how well it generalizes
5. use the trained model to PREDICT outputs for new inputs (inference)
→ learn from examples with answers → predict answers for new cases