L'apprendimento supervisionato allena un modello su esempi etichettati (input accoppiati con output corretti) in modo che impari a predire output per nuovi input. È il tipo di ML più comune, utilizzato per classificazione e regressione. Comprenderlo approfondisce la conoscenza del ML.
Come funziona l'apprendimento supervisionato
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
