Обучение с учителем обучает модель на помеченных примерах (входные данные в сочетании с правильными выходами), чтобы она научилась предсказывать выходы для новых входов. Это самый распространённый тип МО, используется для классификации и регрессии. Понимание его углубляет знания МО.
Как работает обучение с учителем
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
