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Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as an input where the desired output is known. Conscience example, a piece of equipment could have data points labeled either “F” (failed) or “R” (runs). The learning algorithm receives a haut of inputs along with the corresponding décent outputs, and the algorithm learns by comparing its actual output with décent outputs to find errors.
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