머신러닝과 뉴럴 네트워크에 대한 이해하기

뉴럴 네트워크의 원리와 구조를 쉽고 명확하게 알려드립니다.

 

머신러닝의 기본에서 뉴럴 네트워크로

가장 기본적인 머신러닝 모델은 입력 데이터와 출력 사이의 관계를 단순한 직선으로 표현합니다. 이런 단순한 모델은 '퍼셉트론'이라고 불리며, 원시적인 형태의 인공지능 모델입니다.

하지만 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 더 정교한 접근 방식이 필요했습니다. 그래서 등장한 것이 바로 뉴럴 네트워크입니다.

이 모델은 인간의 뇌, 특히 뉴런과 시냅스의 작동 방식에서 영감을 받았습니다. 물론 실제 뇌를 완벽하게 모방한 것은 아니지만, 기본적인 동작 원리를 차용한 것입니다.

뉴럴 네트워크의 구조

뉴럴 네트워크는 여러 층(레이어)으로 구성됩니다:

• 입력 레이어: 데이터가 처음 들어오는 곳
• 은닉 레이어(히든 레이어): 중간에 위치한 '생각'을 저장하는 공간
• 출력 레이어: 최종 결과를 내보내는 곳

특히 중요한 것은 은닉 레이어인데, 이 부분이 바로 '생각'을 저장하는 공간입니다. 이 레이어가 많을수록 더 복잡하고 정교한 예측이 가능해집니다.

실제 예시: 수능 성적 예측

수능 성적을 예측하는 모델을 만든다고 가정해 봅시다. 4월부터 9월까지의 모의고사 성적을 입력하면 실제 수능 성적을 예측하는 모델입니다.

단순한 머신러닝 모델에서는 각 모의고사 성적과 실제 수능 성적 사이의 직접적인 관계만을 계산합니다. 하지만 뉴럴 네트워크를 사용하면 중간에 '생각' 레이어를 둘 수 있습니다.

• 4월부터 6월까지의 성적은 '초반 성적'이라는 개념으로 묶어서 저장
• 7월부터 9월까지의 성적은 '후반 성적'으로 묶어서 저장
• 이 두 가지 정보를 조합하여 수능 점수 예측

이때 후반 성적은 수능과 더 관련이 높을 것이므로, 가중치를 더 높게 부여할 수 있습니다(예: 초반 0.3, 후반 0.7). 이런 방식으로 모델이 스스로 '생각'을 구성하고 더 정교한 예측을 할 수 있게 됩니다.

이미지 인식의 예: 얼굴 인식과 차량 인식

뉴럴 네트워크의 또 다른 강점은 이미지 인식에서 드러납니다. 예를 들어, 사진에서 사람 얼굴을 인식하는 문제를 생각해 봅시다.

인간이라면 눈, 코, 입 등의 특징을 보고 얼굴을 판단합니다. 뉴럴 네트워크를 사용하면 컴퓨터도 이와 유사한 방식으로 이미지를 분석할 수 있습니다.

차량 사진을 인식하는 예시를 들자면:

• 차량 사진을 뉴럴 네트워크에 입력
• 은닉 레이어에서 '바퀴', '로고', '창문' 등의 특징을 스스로 추출
• 이러한 특징을 조합하여 '이것은 차량이다'라는 결론 도출

뉴럴 네트워크의 장점

뉴럴 네트워크는 특히 다음과 같은 데이터 유형에서 뛰어난 성능을 보입니다:

• 이미지 데이터
• 시퀀스 데이터(시계열 등)

물론 이러한 모델을 만들기 위해서는 더 많은 데이터가 필요하지만, 결과적으로 더 정교하고 정확한 예측이 가능해집니다.

뉴럴 네트워크는 단순한 그림이 아닌 실제 숫자와 계산으로 이루어져 있습니다. 이 숫자들을 어떻게 계산하고 실제로 예측에 활용하는지는 다음 시간에 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.