본 논문은 비지도 학습 모델의 손실 함수 내에 선형 계획법(LP)을 통합하는 새로운 하이브리드 접근 방식을 제시합니다. 최적화 기법과 기계 학습의 장점을 활용하여 기존 방법이 부족할 수 있는 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위한 강력한 프레임워크를 소개합니다. 제안된 접근 방식은 선형 계획법의 제약 조건과 목표를 손실 함수에 직접 포함하여 학습 과정이 이러한 제약 조건을 준수하면서 원하는 결과를 최적화하도록 안내합니다. 이 기법은 선형 계획법의 해석 가능성을 유지하는 동시에 기계 학습의 유연성과 적응성의 이점을 누릴 수 있으므로 비지도 학습 또는 준지도 학습 시나리오에 특히 적합합니다.
