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머신러닝은 objective function ( loss function )의 값을 minimize한다는 면에서 최적화의 일종으로 볼 수 있다. 하지만 이전의 최적화문제와 차이점이 이론적으로도, 실질적으로도 분명히 있고, 그렇기 때문에 machine learning이라는 분야를 별도로 취급한다. 첫째. 이론적으로 최적화 문제는 수학(mathematics)의 영역이고 머신러닝은 엔지니어링(engineering)의 영역이다. 최적화 문제의 Solution은 수학적으로 도출/설명이 가능하지만, 머신러닝의 Solution은 수학적으로 설명 불가능하며 ambiguous한 면이 있다. 머신러닝의 Solution은 아이디얼한 정답을 근사할 뿐이다. 출처: Quora 둘째. 실질적으로 최적화 문제는 가지고 있는 데이터..