기계 학습의 학습 유형인 비지도 학습(unsupervised learning)에 대한 설명으로 옳은 것은?
1
핵심 개념은 에이전트, 환경, 상태, 액션, 보상 등이다.
오답 이유에이전트·환경·상태·행동·보상은 강화학습의 구성요소이다. 비지도 학습은 보상 신호 없이 데이터 구조를 찾는다.
2
군집화(clustering)를 사용할 수 없다.
오답 이유군집화는 레이블 없이 비슷한 표본을 묶는 대표적인 비지도 학습 과업이므로 ‘사용할 수 없다’는 설명이 틀렸다.
3
학습 알고리즘이 누적 보상을 최대화하는 방향으로 진행된다.
오답 이유누적 보상을 최대화하도록 정책을 학습하는 것은 강화학습의 목적이며 비지도 학습의 정의가 아니다.
4
레이블이 없는 학습용 데이터만을 대상으로 학습 알고리즘이 스스로 패턴을 발견한다.
정답 근거레이블이 없는 데이터에서 알고리즘이 군집이나 잠재 패턴을 발견한다는 설명이 비지도 학습의 핵심과 일치한다.
정답·상세해설
정답 4번
비지도 학습은 정답 레이블이나 보상 신호가 주어지지 않은 데이터에서 유사한 표본의 군집, 잠재 구조, 분포의 규칙을 찾는다. 군집화는 대표적인 비지도 학습 과업이다. 에이전트가 환경과 상호작용하며 누적 보상을 최대화하는 방식은 강화학습이므로, 비지도 학습을 올바르게 설명한 것은 ④이다.