AI의 핵심 기술 신경망(Neural Networks)은 어떻게 작동할까?

신경망이란 무엇일까요?

신경망(Neural Networks)은 인공지능(AI) 기술의 중심에 있는 시스템으로,

데이터를 학습하고 처리하는 데 인간 뇌의 뉴런 연결 방식을 모방한 구조를 가지고 있습니다.

이미지 인식, 음성 인식, 번역기 등 우리가 사용하는 많은 기술이 신경망에 기반하고 있습니다.

하지만 그 작동 방식은 생소하게 느껴질 수 있습니다.

이 글에서는 신경망의 구조와 원리를 최대한 간단하게 설명하겠습니다.

신경망은 데이터를 처리하는 입력층(Input Layer), 복잡한 연산이 이루어지는 은닉층(Hidden Layer), 최종 결과를 출력하는 출력층(Output Layer)으로 나뉩니다.

각 층은 여러 뉴런으로 구성되며, 이 뉴런들은 서로 연결되어 정보를 전달합니다.

입력층은 데이터가 신경망에 처음 들어오는 지점입니다. 예를 들어, 사진 속 고양이를 인식하는 신경망에서는 사진의 픽셀 값들이 입력층의 데이터로 사용됩니다.

은닉층은 신경망의 '두뇌' 역할을 합니다. 여기서 데이터는 여러 수학적 연산을 통해 패턴을 학습합니다. 은닉층이 많아질수록(이를 심층 신경망이라고 부름) 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

출력층은 최종 결과를 제공합니다. 고양이 사진이라면, "고양이입니다"라는 결론이 출력층에서 나오게 됩니다.

신경망에서 데이터는 다음과 같은 단계를 거쳐 처리됩니다.

가중치와 편향 적용 : 입력된 데이터는 가중치(weight)를 통해 각 연결의 중요도를 평가받습니다. 여기에 편향(bias)을 추가해 학습의 정확도를 높입니다.

예: 입력값 × 가중치 + 편향 = 가중된 합

활성화 함수의 역할 : 가중된 합은 활성화 함수(Activation Function)를 거칩니다. 이 함수는 데이터에 비선형성을 부여해 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 만듭니다.

신경망은 순방향 전파(Forward Propagation)와 역방향 전파(Backpropagation)라는 두 과정을 통해 학습합니다.

입력 데이터를 각 층으로 전달해 최종 출력값을 도출합니다. 이 과정에서 신경망은 데이터를 가중치와 활성화 함수를 통해 처리합니다.

출력값과 실제 정답 간의 오차를 계산하고, 이를 통해 가중치와 편향 값을 조정합니다. 이 과정은 반복적으로 이루어지며, 신경망의 예측력을 지속적으로 향상시킵니다.

오차를 측정하는 데 사용하는 손실 함수(Loss Function)와, 이를 최소화하기 위한 옵티마이저(Optimizer)는 신경망 학습의 핵심 요소입니다.

신경망은 현재 의료 진단, 자율주행, 금융, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

앞으로는 양자 컴퓨팅, 메타버스와의 결합을 통해 더 큰 발전 가능성을 보여줄 것입니다.

이제 신경망의 기본 개념을 이해하셨으니, 앞으로 AI 기술을 더 쉽게 접할 수 있을 것입니다.

신경망은 단순히 복잡한 알고리즘이 아니라, 우리의 삶을 더욱 편리하게 만들어줄 중요한 도구입니다.