W Uczeniu Nadzorowanym wszystko zaczyna się od przygotowania danych. Zbiór danych, na którym model się uczy, musi zawierać przykładowe „pytania” i odpowiadające im „odpowiedzi”. Model, poprzez analizę tych danych, stara się wykryć wzorce i zależności, aby w przyszłości móc przewidywać odpowiedzi dla nowych danych.
Uczenie Nadzorowane ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, od rozpoznawania obrazów i mowy, przez analizę sentymentu, aż po przewidywanie trendów rynkowych. Jest niezwykle przydatne w sytuacjach, gdzie potrzebujemy precyzyjnych przewidywań opartych na historycznych danych.
Główną różnicą między Uczeniem Nadzorowanym a innymi rodzajami uczenia maszynowego, jak np. uczenie nienadzorowane (unsupervised learning) czy uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning), jest fakt, że Uczenie Nadzorowane korzysta z danych, które mają już przypisane etykiety (wyniki), podczas gdy inne metody polegają na odkrywaniu wzorców w danych bez z góry określonych odpowiedzi.