تعلم مراقب  التعلم بالإشراف أو التعلم الاستقرائي أو التعلم المُوجَّه هو منهج في تعلم الآلة يقوم باستنتاج  تابع من مجموعة بيانات تدريبية موسومة "".  تتكون  بيانات التدريب من مجموعة من "الأمثلة الواقعية (مثل بيانات مريض في المستشفى، قيمة الأسهم في البورصة إلخ)". في التعلم تحت إشراف كل عينة تمثل شيء على أرض الواقع وتتكون "زوج" بيانات دخل وخرج تكون مدخلات (عادة متجه) والمطلوب التنبوء بقيمة الخرج (يسمى أيضا "العلامة الإشرافية").خوارزمية التعلم بالاشراف تحلل بيانات التدريب وو ينتج تابع الاستدلال الذي يستخدم في تعيين الأمثلة الجديدة. السيناريو الأمثل تسمح خوارزمية لتحديد فئات العينات الغير مرئية (الجديدة تماما والتي لم تستخدم في مرحلة التدريب) بشكل صحيح. وهذا يتطلب تعميم خوارزمية التعلم باستخدام بيانات التدريب على العينات الجديدة حالات بطريقة «مقبولة» (انظر الاستقرائي التحيز).  الوظيفة الموازية في علم نفس الإنسان والحيوان غالبا ما يشار إليها  بمفهوم التعلم.  لحل مشكلة معينة من التعلم تحت الاإشراف يجب إتباع الخطوات التالية:  مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم تحت إشراف متوفرة، مع كل نقاط القوة والضعف فيها. لا يوجد خوارزمية تعلم واحدة تعمل بشكل أفضل من الخوارزميات الأخرى على جميع مسائل التعلم بالأشراف انظر لا يوجد غداء مجاني نظرية).  هناك أربع قضايا رئيسية تأخذ بعين الاعتبار في التعلم تحت الإشراف:  أول مسألة هي إيجاد مصالحة (توازن) بين "الانحياز والانحراف ". تخيل أنه تتوفر لدينا عدد من بيانات التدريب المختلفة ولكن بنفس الجودة. تنحاز خوارزمية التعلم  لمدخل معين formula_1  لنفترض أنه لدينا مجموعة أمثلة تدريبة تشمل N عنصر تتوزع بالشکل التاليformula_2   حيث أن  formula_3 هو متجه الخصائص للمثال التدريبي رقم i  والمتغير formula_4 هو  الوسم المقابل له (أي التصنيف أو قيمة الخرج المطلوبة). خوارزمية التعليم تبحث عن تابع (علاقة رياضية) formula_5 حيث أن X هو فضاء الدخل و Y هو فضاء الخرج. التابع g هو عنصر من مجموعة التوابع الممكنة G الممكن وجودها بين فضائي الدخل والخرج. هذه المجموعة تسمى بالغالب فضاء الفرضية. في بعض الأحيان  يكون من المناسب  إعادة تبيان التابع g باستخدام تابع إحراز النقاط formula_6 بشكل مشابه للتابع g بحيث أنه عوضا عن مقدار الوسم يقوم بارجاع مقدار y الذي يملك أكبر مقدار من النقاط. formula_7 دعنا نستخدم F  لترميز فضاء النقاط.  على الرغم من أن formula_8 و formula_9 يمكن أن يكون أي فضاء من التوابع. إلا أن العديد من خوارزميات التعلم تعتمد النماذج الاحتمالية حيث formula_10 . المبادئئ الأخرى تشمل المبدأ  formula_11  ، formula_12، المبدأ  formula_13 ، حيت أن formula_14 عدد غير-صفري. تابع العقوبة يمثل عادة ب formula_15.  مشكلة تحسين (تمثيل) التعليم بالإشراف  هي العثور على تابع  <math />  يقلل من <math /> يضبط  المقايضة (التوازع) الانحياز-الانحراف . عندما <math />هذا يؤدي إلى تقليل المخاطر التجريبية مع انخفاض التحيز وارتفاع الاتحراف. عندما يكون مقدار <math />  كبير، سوف يكون خوارزمية التعلم ارتفاع الانحياز وانخفاض الانحراف. قيمة <math /> يمكن اختيار تجريبيا عبر التصديق المتقطع.  لدى تعقيد الضريبة تفسير بيزياني<math />, <math />في هذه الحالة <math /> هو  الاحتمال اللاحق  للتابع <math />.  أساليب التدريب المذكورة أعلاه هي أساليب تدريبية تمييزية لأنها تسعى إلى إيجاد تابع <math /> لكي يميز جيدا بين قيم الإخراج المختلفة (انظر النموذج التمييزي). لأجل حالة خاصة حيث <math /> هو توزيع احتمالي مشترك وتابع الخسارة  هو سالب لغواريتم تقدير الاحتمال<math /> خوارزمية تقليل الأخطار تقوم" بالتدريب التوالدي" ، لأن التابع <math /> يمكن اعتباره نموذج توالدي يقوم بتفسير كيف تم إنشاء بيانات التدريب. خوارزميات التدريب توالدي غالبا ما تكون أبسط وأكثر كفاءة حسابيا من خوارزميات التدريب التمييزية . في بعض الحالات يمكن أن يكون الحل حسابها في شكل قريب من حلول خوارزميات  بايز البسيط وتحليل التمايز الخطي.  هناك العديد من طرق تساعد على تعميم مشكلة التعلم تحت الإشراف: