프로세서 ( 305 ) 에서 의 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 저장 유닛 ( 350 ) 으로부터 복수 의 조직학 적 이미지 들 및 복수 의 샘플 조직학 적 이미지 들 을 수신 하 도록 구성 될 수 있 다 . 또한 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 수신 된 조직학 적 이미지 들 및 복수 의 샘플 조직학 적 이미지 들 에 기초 하 여 트레이닝 될 수 있 고 , 그 에 의해 제 1 비지 도 학습 모델 을 생성 할 수 있 다 . K - 평균 클러스터 링 ( K - means clustering ) 등 을 포함 하 지만 이 로 제한 되 지 않 는 임의 의 적합 한 비지 도 학습 기술 이 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 하 는 데 이용 될 수 있 다 . 이 와 유사 하 게 , 프로세서 ( 305 ) 에서 의 제 2 오토 인코더 ( 320 ) 는 저장 유닛 ( 350 ) 으로부터 복수 의 타깃 조직학 적 이미지 들 및 복수 의 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 을 수신 하 고 , 수신 된 타깃 조직학 적 이미지 들 및 복수 의 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 에 기초 하 여 트레이닝 되 어 , 제 2 비지 도 학습 모델 을 생성 하 도록 구성 될 수 있 다 . 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 조직학 적 이미지 들 의 효율 적 인 코딩 의 비지 도 학습 을 위해 사용 되 는 인공 신경 네트워크 를 포함 할 수 있 는 반면 , 제 2 오토 인코더 ( 320 ) 는 타깃 조직학 적 이미지 들 의 효율 적 인 코딩 의 비지 도 학습 을 위해 사용 되 는 인공 신경 네트워크 를 포함 할 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 및 제 2 오토 인코더 ( 320 ) 는 , 적층 오토 인코더 들 ( stacked autoencoders ) , 다층 컨 볼루 션 오토 인코더 들 ( multi - layer convolutional autoencoders ) 등 을 포함 한 , 다층 오토 인코더 들 을 포함 할 수 있 다 . 비록 오토 인코더 들 이 비지 도 학습 유닛 또는 방법 의 일 예 로서 예시 되 어 있 지만 , GAN 들 ( generative adversarial networks ) , SOM ( self - organizing map ) , ART ( adaptive resonance theory ) , k - 평균 클러스터 링 , 및 / 또는 EM ( expectation - maximization ) 알고리즘 을 포함 하 지만 , 이 들 로 제한 되 지 않 는 , 임의 의 다른 적합 한 유형 의 비지 도 머신 러닝 방법 이 그러 한 유닛 에 대해 사용 될 수 있 다 . 또한 , 비록 조직학 적 이미지 들 , 샘플 조직학 적 이미지 들 , 타깃 조직학 적 이미지 들 , 및 / 또는 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 이 저장 유닛 ( 350 ) 에 저장 된 것 으로 예시 되 어 있 지만 , 이미지 들 중 적어도 일부 는 하나 이상 의 외부 저장 유닛 에 저장 될 수 있 다 .