그리고 프로세서 ( 120 ) 는 메모리 ( 410 ) 에 저장 된 데이터 세트 를 이용 하 여 제 1 인공지능 모델 을 학습 할 수 있 다 . 구체 적 으로 메모리 ( 410 ) 에 제 1 의미 벡터 ( 20 ) 를 상태 데이터 로 , 제 2 의미 벡터 ( 30 ) 를 액션 데이터 로 저장 된 데이터 세트 를 이용 하 여 , 제 1 의미 벡터 ( 20 ) 를 제 1 인공지능 모델 ( 420 ) 의 입력 으로 , 제 2 의미 벡터 ( 30 ) 를 제 1 인공지능 모델 ( 420 ) 의 출력 으로 하 고 , 저장 된 데이터 세트 의 보상 데이터 및 다음 상태 데이터 를 바탕 으로 , 제 1 인공지능 모델 ( 420 ) 을 학습 하 고 , 학습 결과 제 1 인공지능 모델 ( 420 ) 의 가중치 ( Weight ) 를 획득 할 수 있 다 ( ②). 제 1 인공지능 모델 ( 420 ) 의 학습 에 는 메모리 ( 410 ) 에 저장 된 데이터 세트 를 통해 학습 될 수 있 으나 , 미니 배치 법 ( mini - batch ) 에 의해 일부 데이터 세트 만 을 통해서 도 학습 될 수 있 다 .