Descrivi il concetto di apprendimento supervisionato.
L'apprendimento supervisionato è un tipo di apprendimento automatico in cui i dati etichettati vengono utilizzati per creare un modello in grado di fare previsioni su dati non etichettati. Nell'apprendimento supervisionato, il set di dati di addestramento consiste in dati che sono già stati etichettati con l'output corretto o il valore target. L'algoritmo apprende quindi da questi dati etichettati ed è in grado di fare previsioni su nuovi dati non visti in precedenza. L'apprendimento supervisionato è comunemente utilizzato nel riconoscimento delle immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella maggior parte dei compiti di apprendimento automatico.