모델 생성 시스템 ( 146 ) 은 일반 적 으로 예측 모델 ( 160 ) 의 생 성 을 위한 모델 생성 규칙 세트 ( 170 ) 를 포함 할 수 있 다 . 규칙 세트 ( 170 ) 는 하나 이상 의 파라미터 들 ( 162 ) 을 포함 할 수 있 다 . 파라미터 들 의 각 세트 ( 162 ) 는 파라미터 함수 를 획득 하 도록 하나 이상 의 수학 적 함수 들 을 사용 하 여 조합 될 수 있 다 . 또한 , 하나 이상 의 특정 파라미터 들 은 가중치 들 ( 164 ) 에 의해 가중 될 수 있 다 . 일부 경우 들 에서 , 파라미터 함수 는 가중치 들 의 각각 의 세트 ( 164 ) 와 파라미터 들 의 세트 를 조합 함 으로써 획득 될 수 있 다 . 예측 모델 ( 160 ) 및 / 또는 예측 모델 들 ( 160 ) 의 각각 의 파라미터 들 ( 162 ) 은 , 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) , 피드백 데이터 ( 154 ) , 및 제 어 데이터 ( 156 ) 와 같 은 , 특정 입력 데이터 에 기초 하 여 트레이닝 프로세스 ( training process ) 동안 도출 되 고 , 출력 기준 이 정의 될 수 있 으며 , 이 는 트레이닝 목적 들 을 위해 사용 되 는 , 제 어 데이터 ( 156 ) 와 함께 포함 될 수 있 다 . 모델 생성 규칙 세트 ( 170 ) 는 모델 생성 시스템 ( 146 ) 이 유지 율 을 결정 하 는 것 과 같 은 , 정의 된 목적 함수 에 기초 하 여 모델 을 생성 하 는 데 사용 하 는 특정 기계 학습 규칙 들 및 / 또는 알고리즘 들 을 정의 할 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 초기 파라미터 들 ( 162 ) 및 가중치 들 ( 164 ) 은 모델 생성 프로세스 의 개시 동안 수동 으로 제공 될 수 있 다 . 파라미터 들 ( 162 ) 및 가중치 들 ( 164 ) 은 예측 모델 ( 160 ) 을 생성 하 기 위해 모델 생성 단계 동안 업데이트 되 고 수정 될 수 있 다 .