Welke machine learning-benadering wordt getraind met data waarbij elk voorbeeld de correcte uitvoerlabels bevat?

Supervised learning is een machine learning-benadering waarbij het algoritme wordt getraind op een gelabelde dataset. Dit betekent dat elk invoervoorbeeld in de trainingsdata is gekoppeld aan de juiste uitvoer of 'label'. Het doel is dat het model leert om de invoer te mappen naar de juiste uitvoer, zodat het nauwkeurige voorspellingen kan doen op nieuwe, ongeziene data. Unsupervised learning werkt met ongelabelde data en zoekt naar patronen of structuren zonder vooraf gedefinieerde uitvoer. Reinforcement learning traint een agent om beslissingen te nemen door middel van beloningen en straffen in een omgeving. Transfer learning hergebruikt een reeds getraind model voor een nieuwe, gerelateerde taak.