본 발명 의 일 예시 적 양태 는 비지 도 기계 학습 을 수행 하 는 컴퓨터 로 구현 되 는 방법 에 관한 것 이 다 . 방법 은 하나 이상 의 컴퓨팅 디바이스 들 에 의해 , 제 1 시간 과 연관 된 제 1 상태 표현 및 상기 제 1 시간 에 후속 하 는 제 2 시간 과 연관 된 제 2 상태 표현 을 획득 하 는 단계 를 포함 한다 . 상기 방법 은 상기 하나 이상 의 컴퓨팅 디바이스 들 에 의해 , 제 1 상태 표현 및 제 2 상태 표현 을 시간 차 모델 에 입력 하 는 단계 를 포함 한다 . 상기 방법 은 상기 하나 이상 의 컴퓨팅 디바이스 들 에 의해 , 시간 차 모델 의 출력 으로서 , 제 1 상태 표현 과 제 2 상태 표현 사이 의 변화 를 인코딩 하 는 시간 차 표현 을 수신 하 는 단계 를 포함 한다 . 상기 방법 은 상기 하나 이상 의 컴퓨팅 디바이스 들 에 의해 , 상기 시간 차 표현 과 상기 제 1 시간 과 연관 된 상기 제 1 상태 표현 을 예측 모델 에 입력 하 는 단계 를 포함 한다 . 상기 방법 은 상기 하나 이상 의 컴퓨팅 디바이스 들 에 의해 , 상기 예측 모델 의 출력 으로서 상기 제 2 상태 표현 의 예측 을 수신 하 는 단계 를 포함 한다 . 상기 방법 은 상기 하나 이상 의 컴퓨팅 디바이스 들 에 의해 , 상기 제 2 상태 표현 과 상기 제 2 상태 표현 의 상기 예측 사이 의 차이 를 표현 하 는 손실 값 을 결정 하 는 단계 를 포함 한다 . 상기 방법 은 상기 하나 이상 의 컴퓨팅 디바이스 들 에 의해 , 상기 손실 값 에 적어도 부분 적 으로 기초 하 여 적어도 상기 시간 차 모델 을 트레이닝 하 는 단계 를 포함 한다 .