Supervizované učenie predstavuje formu strojového učenia. Algoritmus trénuje na základe vstupných a príslušných výstupných dát. Využíva sa na riešenie problémov, pri ktorých máme prístup k výstupným hodnotám dát. Problémy sa následne delia do dvoch skupín na základe žiadaného výstupu. Ide o regresiu a klasifikáciu.

Pri regresii sa model usiluje urobiť konkrétny odhad výstupnej hodnoty. Ide napríklad o odhad veku osoby podľa fotografie alebo predpovedanie budúcich tržieb na základe histórie predaja.

V prípade klasifikácie musí model roztriediť vstupné dáta do predom definovaných skupín.