본 논문은 기존의 경험적 연구에 의존해 발전해 온 기계 학습 분야에 이론적 틀을 제공하고자 한다. 베이즈 통계와 섀넌의 정보 이론에 기반한 이 틀은 다양한 기계 학습 현상을 통합적으로 분석할 수 있도록 설계되었다. 최적 베이지안 학습자가 경험의 흐름으로부터 학습하는 과정을 특징짓고, 데이터 복잡성 증가에도 정확한 통찰력을 제공한다. 독립 동일 분포 데이터, 순차 데이터, 계층적 구조 데이터(메타러닝 적용 가능), 그리고 학습자의 믿음과 일치하지 않는 데이터(오류 지정) 등 다양한 학습 환경에 적용 가능한 이론적 결과를 도출하고 실증한다. 이는 점점 더 복잡해지는 세상에서 어려운 기계 학습 문제를 이해하고 극복하는 데 중요한 의미를 지닌다.
