Proszę bardzo, oto tłumaczenie:

Wyjaśnij, czym jest uczenie nadzorowane.

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest trenowany przy użyciu etykietowanych danych wejściowych i oczekiwanych wyników wyjściowych. Proces ten polega na dopasowaniu modelu do danych treningowych, aby móc przewidywać wyniki dla nowych, nieznanych danych. W uczeniu nadzorowanym, algorytm jest "nadzorowany" przez etykietowane dane, które służą jako wzorce do nauczenia się, jakie cechy są ważne dla danego problemu i jakie wyniki należy przewidywać. To podejście jest często stosowane w zadaniach klasyfikacji i regresji, gdzie celem jest przewidywanie etykiet lub wartości numerycznych dla nowych danych wejściowych.