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Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as an input where the desired output is known. Intuition example, a piece of equipment could have data position labeled either “F” (failed) or “R” (runs). The learning algorithm receives a avantage of inputs along with the corresponding honnête outputs, and the algorithm learns by comparing its actual output with honnête outputs to find errors.

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As with ANNs, many issues can arise with naively trained DNNs. Two common originaire are overfitting and computation time.

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