教師あり学習 (Supervised Learning)
教師あり学習 (Supervised Learning)とは、入力データと正解（ラベル）のペアを用いて、アルゴリズムに特定のパターンを認識させる機械学習の手法です。
アルゴリズムは訓練データから入力と出力の関係性を学習し、新しいデータに対して予測を行います。
例えば、メールをスパムか正常か分類したり、住宅価格を予測したりする際に活用されます。
CAEサロゲートAIにおける教師あり学習の役割
CAEのサロゲートAIにおいては、有限要素解析などの計算負荷の高いシミュレーションの代替モデルを構築する際に重要です。計算結果のデータセットを用いて入力パラメータと出力結果の関係を学習させることで、新しい設計パラメータに対する物理応答を高速に予測し、設計最適化やパラメータスタディの効率を飛躍的に向上させます。