학습
대규모 데이터셋의 패턴을 파악하여 모델의 파라미터를 최적화하는 과정이다. 무작위로 설정된 초기 방정식에서 시작해 실제 데이터와의 오차를 줄여나가며 데이터의 흐름을 가장 잘 나타내는 도형을 완성하는 단계이다.