지도 학습 은 분류 된 ( labeled ) 트레이닝 데이터 로부터 함수 를 추론 하 는 기계 학습 작업 이 다 . 트레이닝 데이터 는 트레이닝 샘플 들 의 세트 를 포함 하 거나 이 로 구성 될 수 있 다 . 지도 학습 에서 , 각각 의 샘플 은 입력 객체 ( 통상 적 으로 , 피처 벡터 라고 할 수 있 는 벡터 ) 및 원 하 는 출력 값 ( 감시 신호 라고 도 함 ) 을 포함 하 거나 이 로 구성 되 는 쌍 이 다 . 일 실시 예 에서 , 트레이닝 샘플 들 각각 의 피처 벡터 는 공정 모델 ( 34 ) 의 입력 들 의 값 들 을 포함 할 수 있 고 , 감시 신호 는 이 입력 들 의 값 들 에 의해 표현 되 는 처리 조건 하 에서 기판 상 에 형성 된 이미지 또는 시뮬레이션 된 이미지 의 1 이상 의 특성 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 트레이닝 데이터 는 다수 의 패턴 들 및 다수 의 처리 조건 들 하 에서 기판 상 에 형성 되 는 이 패턴 들 의 이미지 들 을 포함 할 수 있 다 . 지도 학습 알고리즘 은 트레이닝 데이터 를 분석 하 고 , 공정 모델 ( 34 ) 의 파라미터 들 의 값 들 을 생성 한다 [ 즉 , 공정 모델 ( 34 ) 을 결정 하 거나 파라미터 화 함 ] .