b'\n_START_ARTICLE_\nApprendimento supervisionato\n_START_SECTION_\nDescrizione\n_START_PARAGRAPH_\nL\'obiettivo di un sistema basato sull\'apprendimento supervisionato \xc3\xa8 quello di produrre un\'ipotesi induttiva ossia una funzione in grado di "apprendere" dai risultati forniti durante la fase di esempio e in grado di avvicinarsi a dei risultati desiderati per tutti gli esempi non forniti. La casistica degli output pu\xc3\xb2 essere molto varia; ciononostante di differenzia l\'apprendimento di valori quantitativi (comunemente chiamata "regressione") da valori qualitativi (chiamata "classificazione").\n_START_SECTION_\nFunzionamento generale\n_START_PARAGRAPH_\nTutti gli algoritmi di apprendimento supervisionato partono dal presupposto che, se forniamo al sistema un numero adeguato di esempi, questo accumuler\xc3\xa0 un\'esperienza E sufficiente da permettergli di creare una funzione h\xe2\x82\x90 adeguata ad approssimare la funzione hb (e quindi il comportamento desiderato da chi ha fornito gli esempi). Data la similitudine tra le funzioni h\xe2\x82\x90 e hb, quando proporremo al sistema dei dati in ingresso non presenti nella sua esperienza E, la funzione h\xe2\x82\x90 dovrebbe essere in grado di approssimare in maniera sufficientemente precisa la funzione hb e fornire delle risposte O sufficientemente soddisfacenti._NEWLINE_Per raggiungere questo obiettivo il sistema sfrutta spesso due principi che sono quello della distribuzione (matematica) e quello della funzione di verosimiglianza. Una volta identificata la distribuzione matematica che lega il variare dei valori degli input ai valori degli output desiderati il sistema sceglie i parametri che massimizzano la probabilit\xc3\xa0 dei dati ed esprime la funzione di verosimiglianza appropriata.'