機械学習の手法の一つ。人間が用意した正解とともにデータを学習させることで、コンピューターが人間の意図したとおりにデータを分類できるようにする。学習には「トレーニングデータ」や「教師データ」などと呼ばれる、人間が分類のためのラベルを付けたデータを使用する。
コンピューターに出力させたい情報が決まっているときに有効で、不正行為の検知、疾病の診断、気象予測など、過去の事例に基づいて未来に起こることを予測する分野での活用が期待されている。また、人間が正解を教えるため識別の精度が高く、学習が早い。デメリットとしては、正解がない分野では利用できないこと、教師データの質が学習を左右してしまうことが挙げられる。
