특정 환경에서 선택 가능한 행동들 중 보상(reward)을 최대화하는 행동을 선택하는 머신러닝(machine learning) 기법은?

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   지도 학습(supervised learning)

   오답 이유지도 학습은 정답 라벨이 붙은 학습 데이터로 입력과 출력의 대응 관계를 학습한다. 보상을 최대화하는 행동 선택이 핵심은 아니다.
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   강화 학습(reinforcement learning)

   정답 근거지문은 입력에 대한 정답 라벨을 맞히는 대신 선택한 행동의 보상을 평가한다. 보상으로 행동 선택 정책을 개선한다는 점이 강화 학습을 가리킨다.
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   비지도 학습(unsupervised learning)

   오답 이유비지도 학습은 정답 라벨 없이 데이터의 군집이나 잠재 구조를 찾는 방식이다.
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   준지도 학습(semi-supervised learning)

   오답 이유준지도 학습은 소량의 라벨 데이터와 다량의 비라벨 데이터를 함께 사용한다. 보상 기반 행동 선택과는 구별된다.