No aprendizado supervisionado, uma IA aprende com exemplos que já trazem a resposta certa.
Exemplo
Um filtro de spam aprende com milhares de e-mails que pessoas marcaram como “spam” ou “não é spam”.
Para profissionais
Os dados de treinamento têm uma entrada e um rótulo; o modelo aprende a relação. Os contrapontos são o aprendizado não supervisionado (sem rótulos) e o autossupervisionado, usado no pré-treinamento de modelos de linguagem. A qualidade depende muito de rótulos limpos e equilibrados.
