Mësimi i mbikëqyrur trajnon një model në shembuj të etiketuar (inpute të çiftuar me outpute të sakta) në mënyrë që ai të mësojë të parashikojë outputet për inpute të reja. Është lloji më i zakonshëm i ML, i përdorur për klasifikimin dhe regresionin. Të kuptuar atë në detaje thelleson njohuritë e ML.
Si funksionon mësimi i mbikëqyrur
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
