Überwachtes maschinelles Lernen umfasst Algorithmen, die Muster in Daten erkennen, um Vorhersagen zu treffen. In den Materialwissenschaften wird diese Methode verwendet, um Materialverhalten, Eigenschaften und Optimierungsprozesse zu modellieren und experimentelle Ergebnisse zu interpretieren.