본 논문은 다양한 응용 분야에서의 학습 알고리즘의 중요성과 기본 개념을 논의합니다. 인공지능(AI), 기계학습(ML), 심층학습(DL), 그리고 하이브리드 모델의 주요 개념을 검토하고, 지도학습, 비지도학습, 강화학습과 같은 기계학습 알고리즘의 중요한 하위 집합을 다룹니다. 예측, 분류, 분할과 같은 중요한 작업에 이러한 기술을 사용하는 방법을 설명하고, 이미지 및 비디오 처리 등 다양한 응용 분야에 사용되는 합성곱 신경망(CNN)의 구조와 CNN을 ML 알고리즘과 통합하여 하이브리드 모델을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 또한, 학습 알고리즘의 노이즈 취약성과 오분류 문제를 논의하고, 대규모 언어 모델(LLM)과 학습 알고리즘의 통합을 통해 의료, 마케팅, 금융 등 다양한 분야에 적용 가능한 일관된 응답을 생성하는 방법을 논의합니다. 마지막으로, 차세대 학습 알고리즘과 통합적이고 적응적인 동적 네트워크를 사용하여 중요한 작업을 수행하는 방법에 대해 논의하며, 학습 알고리즘의 현재 상태, 응용 분야 및 미래 방향에 대한 간략한 개요를 제공합니다.
