Обучение под присмотром (Supervised Learning) представляет собой метод машинного обучения, где модели обучаются на размеченных данных с правильными ответами. Алгоритм обрабатывает входные данные, сопоставляет результаты с эталонными значениями и настраивает свои параметры для уменьшения ошибки. Основные задачи данного подхода включают классификацию, регрессию и распознавание образов. В практике используются такие алгоритмы, как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, опорные векторные машины и нейронные сети.