개요
이전 글에서 딥러닝(DL)과 머신 러닝(ML)에 관하여 설명하였습니다. 이제 인공지능(AI)의 제일 하단에 위치한 하위 집합인 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)에 관해 알아보겠습니다. 신경계에서 영감을 받은 인공 신경망은 인간 두뇌의 뉴런 행동을 모방하는 계산 모델입니다. 인공 신경망(ANN)은 딥 러닝(DL)과 머신 러닝(ML)의 기본 구성 요소이고, 딥러닝은 이런 인공 신경망을 활용하는 머신 러닝의 한 방식이라고 이해하시면 됩니다. 지금부터 ‘인공 신경망이란 무엇인지’, 학습 방법, 활용에 관해 설명하겠습니다.
<출처: www.sap.com>
인공 신경망이란?
머신 러닝은 패턴 인식 및 데이터 분석을 위한 광범위한 알고리즘과 기술을 포괄하는 반면, 딥러닝은 여러 숨겨진 레이어가 있는 인공 신경망의 은닉층에 더 중점을 둡니다. (딥러닝의 은닉층은 뉴런을 통해 입력 데이터를 공유하고, 연산을 수행합니다. 즉 은닉층은 인공 신경망의 핵심으로, 네트워크가 데이터 내의 복잡한 패턴을 학습하고 이해하는 강력한 도구가 됩니다).
인공 신경망은 머신 러닝, 딥러닝 모두에게 학습 및 의사 결정을 위한 기능을 지원하지만, 딥러닝은 이미지와 음성 인식, 자연어 처리 등과 같은 작업 지원에 특화되어 있고, 머신 러닝은 회귀, 클러스터링(군집화)에 이르는 다양한 작업을 수행하기 위해 신경망 이상의 다른 알고리즘이 포함되어 있습니다.
인공 신경망은 전술한 것처럼 인간 두뇌의 작동에서 영감을 받은 계산 모델입니다. 이는 생물의 뇌에서 발견되는 생물학적 뉴런을 모방하여, 인공 뉴런 또는 노드로 구성됩니다. 이런 뉴런은 선(엣지)을 통해 연결되어 통신하고, 각 연결에는 일정한 가중치가 있어 정보의 흐름에 영향을 미칩니다. 노드 기반으로 구성된 인공 신경망은 다양한 작업을 위한 적응성이 높아, 패턴 분석, 이미지 인식, 자연어 처리와 같은 작업을 위한 기계 학습에 널리 사용됩니다. 인공 신경망은 입력, 은닉 레이어(층), 출력으로 구성됩니다. 여기서 은닉층은 중간 계산을 수행하고, 데이터 간의 복잡한 관계를 모델링하는 역할을 합니다.
인공 신경망의 학습 방법
인공 신경망은 노드로 구성되어 있고 이를 연결하는 것이 엣지입니다. 각 노드에서 처리된 값은 엣지를 거치면서 가중치의 조정을 받아 다음 계층으로 전달됩니다. 인공 신경망은 데이터 레이블을 통해 학습하고, 예측을 실제 결과와 비교하여 오류를 발견합니다. 오류를 줄이기 위해 매개 변수를 조정하고, 이 과정을 반복하면서 오류를 최소화합니다. 이를 최적화(Optimization)라고 합니다. 다시 말하자면, 인공 신경망(ANN)은 결과 예측 시 생기는 오류를 기반으로 내부 설정을 반복적으로 조정하여 학습합니다. 시간이 지남에 따라 예측 능력이 향상되면, 다양한 기계 학습 작업을 위한 도구로 기능합니다.
인공 신경망의 활용
인공 신경망은 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
- 텍스트 분류: 인공 신경망은 자연어를 처리하는 데 있어 스팸 감지 같은 기능을 수행합니다.
- 이미지 인식: 이미지 속의 대상의 특징과 패턴을 인식하여 얼굴 인식을 지원합니다.
- 음성 인식: 애플의 Siri와 같은 음성 봇이 음성 명령을 이해하고 응답합니다.
- 추천 시스템: 넷플릭스나 아마존과 같은 서비스의 추천 알고리즘에 이용됩니다.
- 자율 주행: 보행자 안전, 신호 감지 등의 주행 안전에 기여합니다.
- 게임: 비디오 게임 AI의 향상으로 실제 사람과 함께 게임을 즐기는 듯한 느낌을 받습니다.
정리
인공지능의 가장 작은 집합이자, 기본 요소가 되는 인공 신경망에 관해 글을 써보았습니다. 딥 러닝은 인공 신경망을 패턴 분석, 이미지 분석, 자연어 처리를 위해 활용하는 반면, 머신 러닝은 회귀, 분류, 클러스터링과 같은 작업 수행을 위해 인공 신경망 이상의 추가적인 알고리즘을 활용합니다. AI의 하위 집합에 속하는 머신 러닝, 딥러닝, 인공 신경망에 관한 글을 모두 정리하였고, 다른 관련 주제나 흥미 있는 소재를 발견하면 다시 글을 써보겠습니다.