[인공지능] 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 개념

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 개념

인공신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만든 알고리즘 구조로, 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인공신경망은 수많은 뉴런이라 불리는 노드(node)들로 구성되며, 이들 뉴런이 서로 연결되어 특정한 문제를 학습, 인식, 예측하는 구조를 갖추고 있습니다.

인공신경망의 기본 구성 요소

1. 입력층(Input Layer):
   • 입력층은 외부로부터 데이터를 받아들이는 층으로, 네트워크가 학습할 데이터를 수용하는 첫 번째 단계입니다.
2. 은닉층(Hidden Layer):
   • 입력층과 출력층 사이에 위치한 층입니다. 은닉층이 많아질수록 네트워크가 복잡해지고, 더 다양한 패턴을 인식할 수 있게 됩니다. 은닉층의 뉴런은 입력 데이터를 처리하여 특정 패턴을 인식하고 학습하는 역할을 합니다.
3. 출력층(Output Layer):
   • 학습을 통해 최종적으로 도출한 결과를 출력하는 층입니다. 분류 문제의 경우 결과를 여러 개의 카테고리로 분류하며, 회귀 문제의 경우 수치형 결과를 출력합니다.

심층신경망

뉴런과 활성화 함수

• 뉴런: 신경망을 구성하는 기본 단위로, 입력을 받아 특정 함수를 통해 출력을 만들어냅니다. 각 뉴런은 이전 단계의 출력을 입력으로 받아 가중치(weight)를 곱하고, 활성화 함수(Activation Function)를 통해 최종 출력을 도출합니다.
• 활성화 함수: 활성화 함수는 뉴런이 출력할 값의 범위를 조정하며, 대표적으로 ReLU(Rectified Linear Unit), Sigmoid, Tanh 함수 등이 사용됩니다.

인공신경망의 학습과정

1. 순전파(Forward Propagation):
   • 입력층에서 입력된 데이터가 은닉층을 거쳐 출력층까지 전달되는 과정입니다. 입력 데이터가 뉴런을 거치면서 가중치와 활성화 함수를 통해 출력 값이 계산됩니다.
2. 오차 역전파(Backpropagation):
   • 인공신경망이 잘못된 예측을 할 경우, 오차를 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 과정입니다. 실제 출력과 예측 출력 간의 차이를 줄이기 위해 역방향으로 오차를 전파하며 각 층의 가중치를 조정합니다.
3. 학습률(Learning Rate):
   • 가중치의 조정 정도를 결정하는 값으로, 학습률이 너무 높으면 최적의 가중치를 찾기 어려워지고, 너무 낮으면 학습이 느려지는 단점이 있습니다.

인공신경망의 활용 분야

1. 이미지 인식: 이미지 내의 패턴을 학습해 얼굴 인식, 객체 탐지 등을 수행합니다.
2. 음성 인식: 음성 데이터를 학습하여 특정 단어나 문장을 인식할 수 있습니다.
3. 자연어 처리: 텍스트 데이터를 학습해 번역, 감정 분석, 텍스트 생성 등 다양한 작업을 수행합니다.

인공신경망의 기본 개념을 이해하는 것은 인공지능 학습에서 중요한 첫걸음입니다.