Lihat sumber Pembelajaran Terbimbing pada Jaringan Saraf Tiruan

Pembelajaran terbimbing atau [[supervised learning]] adalah salah satu metode pelatihan [[jaringan saraf tiruan]] di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Pada metode ini, jaringan diberikan input dan target output, lalu belajar untuk memetakan input ke output melalui proses pelatihan.

== Proses Pembelajaran ==
Dalam pembelajaran terbimbing, jaringan saraf menggunakan [[algoritma backpropagation]] untuk meminimalkan selisih antara output prediksi dan output sebenarnya. Selama proses ini, bobot-bobot jaringan diperbarui agar kesalahan prediksi semakin kecil.

== Contoh Aplikasi ==
Metode ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti [[klasifikasi email spam]], [[pengenalan tulisan tangan]], dan [[deteksi penipuan]]. Model yang dilatih secara terbimbing cenderung memiliki performa tinggi jika data latih yang tersedia cukup banyak dan berkualitas.

== Tantangan Pembelajaran Terbimbing ==
Tantangan utama dalam supervised learning adalah kebutuhan akan data berlabel dalam jumlah besar. Selain itu, model juga rentan mengalami [[overfitting]] jika tidak diatur dengan baik.