인공 신경망이란

인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조와 동작에서 영감을 받은 수학적 모델입니다. 인공 신경망은 정보 처리와 패턴 인식 등의 인지 작업을 수행할 수 있는 머신 러닝과 딥 러닝의 핵심 요소입니다.

인공 신경망은 여러 개의 뉴런(노드)으로 구성된 계층적인 구조로 표현됩니다. 이 뉴런들은 입력을 받아 가중치와 활성화 함수를 통해 출력을 생성합니다. 여러 개의 뉴런을 연결하는 가중치는 학습 과정에서 조정되어 입력에 대한 적절한 출력을 만들어냅니다.

인공 신경망은 데이터를 입력으로 받아 순방향 전파(forward propagation)와 역전파(backpropagation) 알고리즘을 통해 학습합니다. 순방향 전파는 입력 데이터가 신경망을 통과하여 예측 값을 출력하는 과정입니다. 예측 값과 실제 값 사이의 오차를 계산한 후 역전파 알고리즘을 사용하여 가중치를 업데이트합니다. 이 과정은 오차를 최소화하고 예측의 정확성을 향상시키는 학습을 수행합니다.

인공 신경망은 복잡한 비선형 관계를 모델링하고 다양한 데이터에서 패턴을 인식할 수 있습니다. 따라서 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 인공 신경망의 구조와 학습 알고리즘은 딥 러닝의 핵심이며, 대규모 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원을 활용하여 복잡한 문제를 해결하는 데에 큰 기여를 합니다