머신러닝(Machine Learning)의 많은 모델은 적용하려는 데이터가 학습할 때의 데이터와 같은 분포를 가진다고 가정으로 했을 때 효율적이다.
Many models of machine learning are efficient when it is assumed that the data to be applied has the same distribution as the data at the time of training.