학습 알고리즘은 AI 모델이 데이터에서 패턴을 배우고 예측 능력을 향상시키는 방법입니다. 

 

단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 데이터의 관계와 특징을 분석하여 일반화 규칙을 찾아내는 과정을 거칩니다.

 

예를 들어, 이미지 분류 알고리즘은 수많은 이미지와 그 레이블을 학습합니다. 이 과정에서 이미지의 특징적인 부분들을 파악하고, 각 특징이 어떤 클래스에 속하는지 연결하여 학습합니다. 

 

다음으로, 새로운 이미지를 입력하면 이전에 학습한 규칙을 바탕으로 그 이미지에 대한 레이블을 예측할 수 있습니다.

 

학습 알고리즘은 크게 주어진 데이터에 가장 적합하게 학습하는 방법이 다른 종류로 나눌 수 있습니다.  예를 들어, 최적화 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터 값을 조정하거나, 퍼셉트론과 같은 신경망 구조를 활용하는 등 다양한 방법들이 존재합니다.