머신러닝 사상

* 모델을 학습한다 (training mechanism)

= 데이터가 가지고 있는 관계를 수학식으로 표현하는 것

= data를 설명할 수 있는 model을 만든다

= model 생성에 필요한 parameter를 뽑아낸다

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* 모델의 input이다 = 함수의 정의역이다 != 모델 학습에 필요한 데이터이다

- output을 추정하는데 필요한 데이터는 정의역이 아니다

- 예) M(x) -> Tau (Tau = Y1-Y0) 일 때 Y는 모델 input은 아님