인공신경망은 무엇이고 어떻게 활용해야 하는지에 대한 간략한 설명을 해보고자 합니다.
우리에게 아직은 친숙하지는 않지만 조금씩 우리의 삶에 들어오고 있고 활용을 할 줄 아는 사람과 모르는 사람의 격차가 점점 벌어지게 될 것으로 예상이 되며 업무나 공부 활용을 얼마나 할 수 있는냐가 우리 삶을 바꾸는 아주 큰 지표가 될 것으로 예상이 됩니다.
인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 두뇌에서 영감을 받아 만들어진 기술입니다. 뉴런(Neuron)이란 신경세포들의 기본 단위입니다. 두뇌에는 수억 개의 뉴런이 있으며, 이들은 서로 연결되어 신호를 주고받으면서 복잡한 정보를 처리합니다.
ANN은 이와 같이 뉴런들의 연결 구조를 모방하여 만들어졌습니다. ANN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져 있으며, 각 층은 뉴런들로 구성되어 있습니다. 입력층에서는 데이터가 입력되며, 은닉층에서는 데이터를 처리하고, 출력층에서는 결과를 출력해 줍니다.
ANN은 초기에는 이론적으로만 존재하였지만, 1950년대에 Rosenblatt가 퍼셉트론(Perceptron) 알고리즘을 고안함으로써 ANN에 대한 연구가 활성화되었습니다.
그러나 1960년대 후반에 등장한 XOR 문제 등과 같은 한계점으로 인해 ANN에 대한 연구는 한동안 침체기를 겪게 되었습니다.
하지만 1980년대 이후로 멀티레이어 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)과 역전파(BackPropagation) 알고리즘이 등장하면서 ANN에 대한 연구는 다시 활성화되었습니다.
멀티레이어 퍼셉트론이란, 은닉층을 여러 개 쌓은 모델을 의미합니다. 이를 통해 ANN의 성능상의 한계에서 탈피할 수 있게 되었습니다. 역전파(BackPropagation) 알고리즘은 ANN에서 가중치를 최적화하는 알고리즘으로, 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 이를 통해 ANN의 정확도가 크게 향상되었습니다.
그리고 2000년대 들어 들어 딥러닝(Deep Learning)의 발전으로 인해 ANN은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 놀라운 성과를 이루면서 대중적인 주목을 받게 되었습니다.
최근에는 ANN이 인간의 뇌파를 분석하여 인공지능 초기 진단이 가능해진 등, 우리 생활에 많은 영향을 주고 있는 기술 중 하나입니다. 인인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 두뇌에서 영감을 받아 만들어진 기술입니다. 뉴런(Neuron)이란 신경세포들의 기본 단위입니다. 두뇌에는 수억 개의 뉴런이 있으며, 이들은 서로 연결되어 신호를 주고받으면서 복잡한 정보를 처리합니다.
ANN은 이와 같이 뉴런들의 연결 구조를 모방하여 만들어졌습니다. ANN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져 있으며, 각 층은 뉴런들로 구성되어 있습니다. 입력층에서는 데이터가 입력되며, 은닉층에서는 데이터를 처리하고, 출력층에서는 결과를 출력해 줍니다.
ANN은 초기에는 이론적으로만 존재하였지만, 1950년대에 Rosenblatt가 퍼셉트론(Perceptron) 알고리즘을 고안함으로써 ANN에 대한 연구가 활성화되었습니다.
그러나 1960년대 후반에 등장한 XOR 문제 등과 같은 한계점으로 인해 ANN에 대한 연구는 한동안 침체기를 겪게 되었습니다.
하지만 1980년대 이후로 멀티레이어 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)과 역전파(BackPropagation) 알고리즘이 등장하면서 ANN에 대한 연구는 다시 활성화되었습니다.
멀티레이어 퍼셉트론이란, 은닉층을 여러 개 쌓은 모델을 의미합니다. 이를 통해 ANN의 성능상의 한계에서 탈피할 수 있게 되었습니다. 역전파(BackPropagation) 알고리즘은 ANN에서 가중치를 최적화하는 알고리즘으로, 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 이를 통해 ANN의 정확도가 크게 향상되었습니다.
그리고 2000년대 들어 들어 딥러닝(Deep Learning)의 발전으로 인해 ANN은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 놀라운 성과를 이루면서 대중적인 주목을 받게 되었습니다.
최근에는 ANN이 인간의 뇌파를 분석하여 인공지능 초기 진단이 가능해진 등, 우리 생활에 많은 영향을 주고 있는 기술 중 하나입니다.
인공신경망도 이와 비슷한 구조를 가지고 있습니다. 여러 개의 노드(Node)들이 서로 연결되어 있으며, 이들이 연결된 구조를 인공신경망이라고 합니다. 이렇게 연결된 노드들은 입력값을 받아 출력값을 계산하며, 이를 통해 인공지능을 구현할 수 있습니다.
인공신경망은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로 더욱 많은 분야에서 사용될 것으로 예상됩니다. 그리고 인공신경망은 뉴런들을 모방하여 여러 층으로 구성된 신경망을 만들어 데이터를 처리합니다. ANN은 기계학습과 딥러닝 분야에서 활용되며, 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
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