기계 학습의 학습 유형인 비지도 학습(unsupervised learning)에 대한 설명으로 옳은 것은?

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   핵심 개념은 에이전트, 환경, 상태, 액션, 보상 등이다.

   오답 이유에이전트·환경·상태·행동·보상은 강화학습의 구성요소이다. 비지도 학습은 보상 신호 없이 데이터 구조를 찾는다.
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   군집화(clustering)를 사용할 수 없다.

   오답 이유군집화는 레이블 없이 비슷한 표본을 묶는 대표적인 비지도 학습 과업이므로 ‘사용할 수 없다’는 설명이 틀렸다.
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   학습 알고리즘이 누적 보상을 최대화하는 방향으로 진행된다.

   오답 이유누적 보상을 최대화하도록 정책을 학습하는 것은 강화학습의 목적이며 비지도 학습의 정의가 아니다.
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   레이블이 없는 학습용 데이터만을 대상으로 학습 알고리즘이 스스로 패턴을 발견한다.

   정답 근거레이블이 없는 데이터에서 알고리즘이 군집이나 잠재 패턴을 발견한다는 설명이 비지도 학습의 핵심과 일치한다.