Aprendizado supervisionado

Tipo de aprendizado de máquina em que o modelo treina com exemplos rotulados, ou seja, dados que já vêm com a resposta correta: fotos marcadas como “gato” ou “cachorro”, e-mails marcados como “spam” ou “não spam”. O modelo ajusta-se para reproduzir esses rótulos e depois aplicá-los a casos novos. É a abordagem mais comum, mas depende de alguém ter rotulado os dados antes, o que costuma ser caro e demorado.