重写下面这段文本：这是一篇介绍机器学习领域中监督学习的文章。监督学习是指通过已知输入输出示例来训练模型，以便能够对新输入进行预测或分类。

监督学习包括分类和回归问题。在分类问题中，模型用于将给定的输入分为预定义的类别。在回归问题中，模型用于预测连续值输出。

监督学习的训练步骤通常涉及选择模型和损失函数，并通过优化算法来调整模型权重以最小化损失函数。

最常用的监督学习算法包括线性回归、决策树、随机森林和神经网络。这些算法都是通过对训练数据进行学习来提高其泛化能力。

监督学习在人工智能、自然语言处理、计算机视觉等领域中得到广泛应用。它已经证明了在许多任务上的有效性，比如图像分类、语音识别和自然语言翻译等。

虽然监督学习具有广泛的应用，但也存在着一些限制和挑战。例如，缺乏足够的标记数据集可以阻碍模型的训练效果，同时过度拟合和欠拟合等问题也需要得到解决。
这篇文章介绍了监督学习，它通过已知的输入输出示例来训练模型，以对新输入进行预测或分类。分类和回归是监督学习的两个问题。训练包括选择模型和损失函数，并通过优化算法来调整模型权重以最小化损失函数。常用的监督学习算法包括线性回归、决策树、随机森林和神经网络，并在人工智能、自然语言处理和计算机视觉等领域得到广泛应用。然而，监督学习也存在限制和挑战，如缺乏标记数据集可阻碍模型的训练效果，并需要解决过度拟合和欠拟合等问题。