알 수 없는 목표 함수(Unknown target function)이 다음과 같이 주어지고 이들의 각 매칭들이 Training 예제들로 주어졌을 때 우리는 이를 딥러닝과 같은 기계학습으로 이를 학습시키고자 합니다. 이 경우 hypothesis set에서 가장 효율적인 학습 알고리즘을 A를 선택한 후 선택된 알고리즘의 결과물로 최종 가설 함수 f를 추론할 수 있게 됩니다. 이 때 hypothesis set는 매우 무한히 존재 하며, 대표적으로는 Support Vector Machine, 로지스택 회귀와 같은 분류법(Classification)과 Support Vector Regression, 선형 회귀, 가우시안 프로세스와 같은 회귀법(Regression)이 있습니다.