正解の出力ラベルを含むデータを使用してトレーニングされる機械学習アプローチはどれですか？

教師あり学習は、正解の出力ラベル（ターゲット変数）が与えられたデータセットを用いてモデルをトレーニングする機械学習の主要なアプローチです。モデルは入力データとそれに対応する正解ラベルとの関係を学習し、未知のデータに対して予測を行います。例えば、スパムメールの分類や住宅価格の予測などに用いられます。 教師なし学習は、ラベル付けされていないデータからパターンや構造を発見するアプローチです。強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化するように行動を学習するアプローチです。転移学習は、あるタスクで学習したモデルを別の関連タスクに適用するアプローチです。これらはいずれも「正解の出力ラベルを含むデータ」を直接的に用いてトレーニングするわけではありません。