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<그림 1>은 어떤 비행기 엔진의 고장에 관련한 데이터를 시각적으로 나타낸 것이다.

X1과 X2는 엔진 속의 센서 데이터를 나타내고, O는 엔진이 정상적이었던 경우, X는 고장이 났던 경우를 각각 가리킨다. 기계학습은 센서 데이터 X1과 X2를 활용해 엔진의 고장 여부(O와 X)를 잘 구분해내는 모델(함수)을 찾아내는 것이다. 물론 A와 B 모두에 대한 많은 사례, 구체적으로는 최소한 수만 건 이상의 센서 데이터(X1과 X2)와 각각의 경우에 대한 엔진의 고장 여부(O와 X) 데이터가 있어야 한다. 이미 데이터에 주어진 고장 여부(O와 X)의 결과를 활용하므로(지도받으므로) 지도학습이라고 한다. 이렇게 해서 좋은 모델을 개발하면(학습하면), 다음에 새로운 상황이 주어질 때, 즉 새로운 엔진의 센서 데이터 X1과 X2가 주어질 때, 이 학습된 모델을 활용해 과연 엔진 결함이 일어날 것인지를 예측한다.