신경망

신경망은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 본떠 만든 인공지능 컴퓨팅 시스템입니다. 상호 연결된 노드 계층을 인공 뉴런으로 사용해 데이터를 처리하고 주어진 문제를 해결합니다. 이 시스템은 뉴런 간의 연결과 각 뉴런이 수행하는 함수를 조정하면서 시간이 지남에 따라 학습합니다.

AI 개발자는 인공 신경망을 사용해 다양한 작업을 수행하도록 인공지능 알고리즘을 훈련합니다. 컴퓨터 비전 신경망은 이미지를 분석해 물체를 인식하는 방법을 학습하므로 얼굴을 빠르게 식별하고 이미지에 라벨을 지정하며 콘텐츠 검토를 지원할 수 있습니다. 또한 대화를 문자로 변환하고 동영상에 자막을 추가하도록 음성 인식을 수행하는 방법을 학습합니다. 신경망은 문서를 정리하고 글의 요약을 생성하며 챗봇으로 사용되도록 자연어 처리 방법을 학습할 수도 있습니다.

신경망의 작동 방식

신경망의 각 노드에는 수학 함수가 포함되어 있습니다. 노드는 여러 계층으로 구성되며, 입력 계층, 여러 중간 계층, 출력 계층으로 이루어집니다. 각 노드는 위와 아래 계층의 여러 노드에 연결됩니다. 노드는 하위 계층의 노드에서 입력을 받고, 각 입력에 가중치 값을 할당한 다음, 결합된 값을 계산합니다. 결과가 미리 정해진 임계값을 충족하면 노드는 그 결과를 다음 단계로 전달합니다. 신경망이 최종 값을 출력 계층으로 전달할 때까지 이 과정이 반복됩니다.

처음 진행되는 "훈련" 단계에서 개발자는 신경망에 다양한 데이터 집합을 제공합니다. 예를 들어 목표가 얼굴을 인식하는 것이라면 데이터는 여러 사람의 사진일 수 있습니다. 시스템이 처음 몇 차례 데이터를 분석할 때는 결과가 정확하지 않을 수 있습니다. 그러나 이후 분석에서는 각 노드의 가중치와 임계값을 변경하면서 "학습"합니다. 훈련 데이터에 대해 일관되게 정확한 결과를 생성하면 신경망이 성공적으로 훈련된 것입니다.