Apprentissage supervisé
Le ML où le modèle s'entraîne sur des données étiquetées — chaque exemple vient avec sa « bonne réponse ».
« Voici 10 000 images, lesquelles sont des chats ? » : le modèle apprend la réponse. À distinguer de l'apprentissage non supervisé (trouver seul une structure) et de l'apprentissage par renforcement (apprendre par la récompense).