MLE技术是 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）的简称。它是一种统计方法，用于从样本数据中估计概率分布的参数值。MLE的基本思想是：在给定的概率模型下，根据已知的样本数据，求出使得样本出现的概率最大的参数值。
具体来说，MLE的目标是找到一组参数（模型中的参数），使得模型产出观察数据的概率最大。这种方法假设在计算方法之前，所有的解决方案（分布的参数）都是等可能的，并通过最大化似然函数来找到最可能的解。
MLE在统计学、机器学习和数据科学等领域有着广泛的应用，例如在回归分析、人工神经网络、深度学习等模型中用于参数估计和模型拟合。
此外，MLE技术还可以应用于其他领域，例如在EV Group开发的新一代光刻技术中，MLE技术被用于满足先进封装、MEMS、生物医学和高密度印刷电路板（HD PCB）应用未来在后端光刻的各种需求。