본 논문은 다양한 응용 분야에서의 학습 알고리즘의 중요성과, 중요한 패턴 및 특징을 간단하고 이해하기 쉬운 방식으로 식별하는 훈련에 대해 논의합니다. 인공지능(AI), 기계학습(ML), 심층학습(DL) 및 하이브리드 모델의 주요 개념을 검토하고, 지도학습, 비지도학습 및 강화학습과 같은 기계학습 알고리즘의 중요한 하위 집합을 논의합니다. 예측, 분류 및 분할과 같은 중요한 작업에 이러한 기법을 사용할 수 있으며, 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 및 비디오 처리와 여러 응용 프로그램에 사용됩니다. CNN의 아키텍처와 CNN을 ML 알고리즘과 통합하여 하이브리드 모델을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 학습 알고리즘의 노이즈 취약성과 오분류로 이어지는 문제점을 다루고, 대량의 데이터에서 중요한 패턴을 학습하여 의료, 마케팅, 금융과 같은 많은 분야에 적용 가능한 일관된 응답을 생성하기 위해 학습 알고리즘을 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하는 방법을 논의합니다. 또한 차세대 학습 알고리즘과 중요한 작업을 수행하기 위한 통합된 적응형 및 동적 네트워크를 갖는 방법에 대해 논의합니다. 전반적으로 이 논문은 학습 알고리즘의 개요를 제공하고, 현재 상태, 응용 프로그램 및 미래 방향을 탐구합니다.
