신경망(Neural Network)
인간의 뇌 구조를 모방해 만든 인공지능의 핵심 학습 구조를 알아봅니다.
신경망이란 무엇인가
신경망(Neural Network)은 인간의 뇌에서 뉴런들이 연결되는 방식을 모방해 만든 인공지능의 기본 구조입니다. 실제 뇌의 신경세포처럼 여러 개의 인공 뉴런(노드)이 서로 연결되어 정보를 처리하고 학습합니다.
각 노드는 입력값을 받아 가중치(weight)를 곱하고 활성화 함수를 거쳐 다음 층으로 신호를 전달합니다. 이 과정에서 올바른 답을 찾기 위해 가중치를 조정하며 점진적으로 학습하게 됩니다.
신경망의 구조와 작동 원리
신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 데이터를 받아들이고, 은닉층에서 복잡한 패턴을 학습하며, 출력층에서 최종 결과를 만들어냅니다.
예를 들어 고양이 사진을 구분하는 신경망이라면, 입력층에서 픽셀 정보를 받고, 은닉층에서 귀의 모양, 수염, 눈 등의 특징을 학습한 뒤, 출력층에서 "고양이다/아니다"를 판단합니다.
현대 AI의 핵심 기술
오늘날 ChatGPT, 이미지 생성 AI 등 우리가 사용하는 대부분의 AI 서비스는 딥러닝이라는 깊고 복잡한 신경망 기술을 기반으로 합니다. 수백만 개의 노드와 수십억 개의 연결로 이루어진 거대한 신경망이 텍스트 생성부터 이미지 인식까지 다양한 작업을 수행할 수 있게 된 것입니다.