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

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