以下の文章から、与えられた教師あり機械学習の問題を解決するための手順を抽出する。
教師あり学習の与えられた問題を解くためには、次のようなステップを踏む必要がある：

トレーニング例の種類を決定する。他のことをする前に、ユーザーはどのような種類のデータをトレーニングセットとして使用するかを決定する必要があるのだ。例えば、手書き文字解析の場合、手書き文字1文字、手書き単語全体、手書き文章全体、あるいは手書き文章全段落が該当するのだ。
トレーニングセットを収集する。トレーニングセットは、関数の実世界での使用を代表するものである必要があるのだ。したがって、入力オブジェクトのセットを収集し、それに対応する出力も、人間の専門家または測定から収集する。
学習した関数の入力特徴表現を決定する。学習した関数の精度は、入力オブジェクトがどのように表現されているかに強く依存する。一般に、入力オブジェクトは、オブジェクトを記述する多数の特徴を含む特徴ベクトルに変換される。特徴ベクトルの数は、次元の呪いのため、あまり大きくしてはならないが、出力を正確に予測するのに十分な情報を含んでいなければならない。
学習した関数の構造とそれに対応する学習アルゴリズムを決定する。例えば、サポートベクターマシンや決定木を使用することが考えられる。
設計を完了する。収集したトレーニングセットで学習アルゴリズムを実行する。教師あり学習アルゴリズムの中には、ユーザーが特定の制御パラメータを決定する必要があるものもある。これらのパラメータは、トレーニングセットのサブセット（検証セットと呼ばれる）でパフォーマンスを最適化することによって、またはクロスバリデーションによって調整することができる。
学習した関数の精度を評価する。パラメータの調整と学習が終わったら、学習セットとは別のテストセットで、学習した関数の性能を測定する必要があるのだ。
以下の手順で、与えられた教師あり学習の問題を解いてください：
1.訓練例の種類を決定する、
2.トレーニングセットを収集するのだ。
3.学習した関数の入力特徴表現を決定するのだ。
4.学習した関数の構造とそれに対応する学習アルゴリズムを決定するのだ。
5.収集した学習セットに対して学習アルゴリズムを実行するのだ。
6.学習した関数の精度を評価するのだ。