Supervised learning is a type of machine learning algorithm where the model is trained on a labeled dataset, which means that the input data is accompanied by the correct output. In other words, the model is given a set of inputs and corresponding outputs, and it learns to make predictions based on that input-output mapping.

During the training process, the algorithm uses this labeled data to build a model that can accurately predict the correct output for new, unseen input data. The algorithm tries to find patterns in the data that will enable it to make accurate predictions when given new data.

Some common examples of supervised learning include image classification, language translation, and speech recognition.
 การเรียนรู้แบบมีผู้สอนคืออัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่โมเดลได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลอินพุตจะมาพร้อมกับเอาต์พุตที่ถูกต้อง กล่าวอีกนัยหนึ่ง โมเดลจะได้รับชุดอินพุตและเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน และเรียนรู้ที่จะคาดการณ์ตามการแมปอินพุตและเอาท์พุตนั้น ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม อัลกอริธึมจะใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับนี้เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับข้อมูลอินพุตใหม่ที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำ อัลกอริทึมพยายามค้นหารูปแบบในข้อมูลที่จะช่วยให้สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำเมื่อได้รับข้อมูลใหม่ ตัวอย่างทั่วไปของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ได้แก่ การจำแนกรูปภาพ การแปลภาษา และการรู้จำคำพูด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence