학습장치는 기계 학습 및 인공지능 분야에서 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 데 사용되는 프로세싱 장치나 시스템을 의미한다. 이러한 장치는 주로 알고리즘을 실행하고, 데이터를 저장하며, 학습 과정에서 필요한 계산을 수행하는 기능을 갖추고 있다. 학습장치는 전통적인 컴퓨터 시스템뿐만 아니라, GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치)와 같은 특수화된 하드웨어도 포함된다.

학습장치의 주요 역할은 입력된 데이터를 분석하고, 그로부터 의미 있는 정보를 추출하여 모델을 구축하는 것이다. 일반적으로 학습장치는 입력 데이터를 기계 학습 알고리즘에 통과시켜 모델을 업데이트하고, 모델의 예측 정확도를 향상시키는 과정을 반복한다. 이런 과정은 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning) 등 다양한 형태로 이루어질 수 있다.

학습장치는 다양한 응용 분야에서 활용되며, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율주행차 등의 분야에서 중요한 역할을 한다. 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 능력 덕분에 학습장치는 현대 데이터 과학 및 인공지능 기술의 발전에 크게 기여하고 있다.