기계 학습 기법 들 의 한 가지 주요 한 부분 은 지도 학습 ( supervised learning ) 기법 들 을 포함 한다 . 지도 학습 은 다수 의 라벨 링 된 예시 들 을 포함 하 는 트레이닝 데이터 세트 로부터 함수 또는 모델 을 추론 하 거나 학습 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 트레이닝 데이터 세트 의 각 예시 는 하나 이상 의 입력 값 들 ( 다수 의 피처 들 을 갖 는 벡터 로 표현 될 수 있 음 ) 및 하나 이상 의 원 하 는 출력 값 들 ( 지도 신호 라고 도 함 ) 을 포함 할 수 있 다 . 일반 적 으로 지도 된 트레이닝 데이터 는 입력 값 들 과 출력 값 들 을 제공 하 는 알려진 실측 ( ground truth ) 정보 를 사용 하 여 라벨 링 된다 . 지도 된 기계 학습 알고리즘 은 트레이닝 데이터 를 분석 하 고 추론 된 모델 을 생성 할 수 있 고 , 이 는 다음 에 새로운 , 라벨 링 되 지 않 은 예시 들 에 관한 예측 을 하 거나 맵 핑 하 는 데 사용 될 수 있 다 .