본 명세서 에 기재 된 방법 및 장치 는 종래 의 기계 학습 방법 의 앞서 기재 된 결함 을 극복 하 고 , SRO 가 생성 될 수 있 는 네트워크 를 강건 하 게 생성 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 본 명세서 에 기재 된 방법 은 기호 법 및 그 밖 의 다른 기계 학습 방법 과 단순 하 고 강건 하 게 통합 될 수 있 는 기계 학습 방식 을 제공 한다 . 특정 구 현예 에서 , 본 명세서 에 기재 된 방법 은 복수 의 AI 패러다임 을 유연 한 장애 - 허용 시스템 으로 효과 적 으로 조합 하 는 기계 학습 방식 을 제공 한다 . 에이전트 ( agent ) 라고 지칭 되 는 , 상이 한 알고리즘 의 앙상블 / 네트워크 가 경제학 적 개념 , 가령 , ( i ) 선호 함수 , ( ii ) 효용 함수 , 및 ( iii ) 목적 함수 에 의해 제어 된다 . 각각 의 에이전트 가 추론 패러다임 ( 가령 , 믿음 네트워크 ( belief network ) , 결정 트리 등 ) 또는 선호 함수 를 부여 받 는다 . 에이전트 의 각자 의 추론 패러다임 또는 선호 함수 를 기초 로 , 에이전트 는 실수 를 이 의 선호 에 할당 하 면서 , 목적 함수 ( 가령 , 이익 , 효용 , 보상 함수 등 ) 를 최적 화 하 려 한다 . 훈련 데이터 를 이용 해 , 에이전트 는 게임 이론 의 원리 에 따라 앙상블 / 네트워크 내 타 에이전트 와 대화 함 으로써 학습 한다 . 게임 의 맥락 에서 에이전트 들 간 이 들 대화 를 보 면 , 에이전트 는 내 쉬 균형 으로 수렴 할 것 이 이해 된다 . 내 쉬 균형 은 훈련 데이터 및 상기 데이터 에 대한 에이전트 의 추론 및 분류 방법 을 기초 로 하 는 결정 랜드 스케이프 ( decision landscape ) 내 안정 한 에이전트 포인트 를 나타낸다 . 이 안정 한 결정 포인트 는 상기 공간 내 에이전트 의 학습 된 상태 의 상태 벡터 로서 간주 될 수 있 다 .