「問題と正解のセット」を大量に与えて学ばせる、機械学習の王道。正解を与えない「教師なし学習」と対をなす基本用語。
「この画像は猫」「このメールは迷惑メール」のように正解ラベル付きのデータで訓練するのが教師あり学習。ラベルを付ける人手が必要なのが泣きどころで、AI業界には「ラベル付け」という巨大な裏方産業があります。一方、正解なしのデータから構造やグループを自力で見つけるのが教師なし学習です。
ちなみにLLMの事前学習は「次の単語を当てる」問題を自動生成するので、ラベル付け不要なのに教師あり風に学べる、いいとこ取りの方式（自己教師あり学習）。Web全体が問題集になったことが、LLMが巨大化できた理由のひとつです。
人間の先生ではなく「正解ラベル付きのデータ」のことです。問題と模範解答のセットが教師役を務めます。
正解が定義できないデータから構造を見つける用途です。顧客のグループ分けや異常検知が代表例です。
用語を覚えるより、ストーリーで体感するほうが早い。