텐서플로우에서 제공하는 주요 학습 알고리즘에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

1. 신경망(neural network)
   • 다층 퍼셉트론(MLP)
   • 합성곱 신경망(CNN)
   • 순환 신경망(RNN)
   • 변형된 신경망 구조(GAN, Autoencoder 등)
2. 의사결정트리(decision tree)
   • 랜덤 포레스트(random forest)
   • 그래디언트 부스팅(gradient boosting)
3. 군집화(clustering)
   • k-means
   • DBSCAN
   • 계층적 군집화(hierarchical clustering)
4. 회귀(regression)
   • 선형 회귀
   • 로지스틱 회귀
   • 서포트 벡터 머신(SVM)
5. 강화학습(reinforcement learning)
   • Q-learning
   • 딥 Q-네트워크(DQN)
   • 정책 그래디언트(policy gradient)

이 외에도 텐서플로우는 다른 다양한 학습 알고리즘을 지원하고 있으며, 커뮤니티에서도 다양한 알고리즘들이 개발되고 있습니다. 자세한 내용은 텐서플로우 공식 문서를 참고하시면 됩니다. [^1^]