监督学习是人工智能和机器学习领域的基础方法之一，指通过带有标签的数据集训练模型。每个训练样本均包含输入与期望输出（标签），以此让算法学会对新数据进行预测或分类。与无监督学习（无标签数据）及强化学习（基于奖励机制）不同，监督学习强调损失函数优化、交叉验证和过拟合管理。
应用场景与举例
监督学习广泛应用于图像分类（人脸识别、目标检测）、垃圾邮件识别、情感分析、语音识别、销售或金融风险预测、预测性维护等。在医疗领域，可用于医学影像辅助诊断；在金融领域，可用于违约风险预测。
主要软件工具、库与框架
主流工具包括scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Keras、XGBoost和LightGBM，支持线性回归、随机森林、神经网络、SVM等多种算法，并具备模型评估和可视化功能。
最新发展与趋势
当前，自动化模型选择（AutoML）、提升对噪声数据的鲁棒性、以及半监督/主动学习的集成，是监督学习领域的热点方向。主要挑战包括偏差管理、模型可解释性和泛化能力优化。