以下のテキストから、与えられた教師あり機械学習問題を解決するための手順を抽出する。
教師あり学習の問題を解くには、次のようなステップを踏まなければならない：

訓練例のタイプを決定する。他のことをする前に、ユーザーはどのような種類のデータを学習セットとして使うかを決めるべきである。例えば、手書き解析の場合、手書き文字1文字、手書き単語全体、手書き文全体、あるいは手書き段落全体などです。
トレーニングセットを収集します。トレーニングセットは、関数の実際の使用状況を代表するものである必要があります。したがって、入力オブジェクトのセットを収集し、対応する出力も人間の専門家または測定から収集します。
学習した関数の入力特徴表現を決定する。学習された関数の精度は、入力オブジェクトがどのように表現されるかに強く依存する。通常、入力オブジェクトは特徴ベクトルに変換され、そのベクトルにはオブジェクトを記述する多数の特徴が含まれる。特徴の数は、次元の呪いのため、あまり大きくすべきではありませんが、出力を正確に予測するのに十分な情報を含む必要があります。
学習した関数の構造と対応する学習アルゴリズムを決定する。例えば、エンジニアはサポートベクターマシンや決定木を使用することを選択することができる。
設計を完了する。収集した学習セットで学習アルゴリズムを実行する。教師あり学習アルゴリズムの中には、ユーザーが特定の制御パラメータを決定する必要があるものもある。これらのパラメータは、トレーニングセットのサブセット（検証セットと呼ばれる）上でパフォーマンスを最適化することによって、またはクロスバリデーションによって調整することができる。
学習した関数の精度を評価する。パラメータ調整と学習の後、学習セットとは別のテストセットで、得られた関数の性能を測定する必要がある。
以下の手順で、教師あり学習の与えられた問題を解く：
1.訓練例のタイプを決定する、
2.訓練セットを集める。
3.学習した関数の入力特徴表現を決定する。
4.学習した関数の構造と対応する学習アルゴリズムを決定する。
5.収集した学習セットに対して学習アルゴリズムを実行する。
6.学習した関数の精度を評価する。