다음 글의 (가)～(다)에 들어갈 말을 적절하게 나열한 것은?머신러닝은… | [지역인재 9급 국어] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지

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머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 시스템을 구현하기 위한 인공지능 기술이다. 머신러닝은 학습 형태에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분된다. 지도학습은 입력과 이에 대응되는 출력을 연관시키는 관계를 학습하는 방법이다. 주로 입력과 출력 쌍이 데이터로 주어지고 그 사이의 대응 관계를 학습하며, 입력값에 대응되는 정답 데이터가 항상 존재한다. 지도학습에는 입력을 바탕으로 데이터의 범주를 나누는 ‘분류’ 등이 있다. 반면 비지도학습은 출력 없이 주어진 입력만으로 모델을 구축하는 방식으로, 입력값 사이의 규칙성을 스스로 찾아낸다. 해결해야 하는 문제의 종류도 정답이 존재하지 않는다. 비지도학습에는 데이터를 유사한 것끼리 묶는 ‘군집화’ 등이 있다. 강화학습은 앞선 두 학습과 차원이 다른 알고리즘이다. 강화학습도 정답이 존재하지 않는다는 점에서 ( (가) )의 일종이지만 주어진 입력에 대응하는 행동을 취하면 보상이 주어지며, 이러한 보상을 최대화하기 위해 스스로 행동을 조정하는 학습이라는 점에서 차이가 있다.
이러한 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 예를 들면, 인공지능이 카드사 고객들의 카드 사용 데이터를 학습하고 고객들을 소비 패턴이 유사한 몇 개의 집단으로 묶는다면 이는 ( (나) )을 활용한 것이다. 한편, 고객의 나이, 직업, 소득 정보와 그를 통해 얻은 신용 점수의 대응 관계를 학습하여 ‘위험 고객’이라는 정답 데이터를 도출하였다면 ( (다) )을 활용한 것이라고 할 수 있다.
(가) (나) (다)

지도학습 지도학습 비지도학습

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