신경망(NN)

신경망(NN) 은 패턴 인식, 감각 데이터 해석, 정보 클러스터링을 위해 설계된 인공지능(AI) 의 핵심 계산 모델입니다. 인간의 뇌 생물학적 구조에서 영감을 받은 이 네트워크는 서로 연결된 노드, 즉 "뉴런"으로 구성되며 층으로 조직됩니다. 생물학적 뇌가 시냅스를 통해 화학 신호를 전달하는 반면, 디지털 신경망은 수학적 연산을 통해 정보를 전달합니다. 이러한 시스템은 현대 기계 학습(ML)의 기반 기술로, 컴퓨터가 얼굴 인식, 언어 번역, 자율 주행 차량 운전과 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있게 합니다. 이는 모든 특정 규칙에 대해 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 가능합니다.

신경망 대 딥러닝

기본 신경망과 딥 러닝(DL)은 종종 혼용되지만, 이 둘을 구분하는 것이 중요합니다. 주요 차이점은 깊이와 복잡성에 있습니다. 표준 또는 "얕은" 신경망은 입력과 출력 사이에 단 한두 개의 숨겨진 층만 가질 수 있습니다. 반면 딥 러닝은 수십 개, 심지어 수백 개의 층을 가진 "깊은" 신경망을 활용합니다. 이러한 깊이는 특징 추출이 자동으로 이루어지도록 하여 모델이 계층적 패턴을 이해할 수 있게 합니다—단순한 선이 도형으로, 도형이 인식 가능한 물체로 발전하는 식입니다. 보다 심층적인 기술적 설명을 원한다면, MIT 뉴스에서 딥 러닝과 기본 네트워크로부터의 진화 과정을 설명하고 있습니다.

신경망이 학습하는 방식

신경망에서의 "학습" 과정은 오류를 최소화하기 위해 내부 매개변수를 조정하는 것을 포함한다. 데이터는 입력층을 통해 유입되어, 계산이 이루어지는 하나 이상의 숨겨진 층을 통과한 후 예측값으로 출력층을 통해 출력된다.

• Weights and Biases: 신경세포 간의 각 연결에는 신호의 강도를 결정하는 "가중치"가 존재합니다. 훈련 과정에서 네트워크는 훈련 데이터를 바탕으로 이러한 가중치를 조정합니다.
• 활성화 함수: 신경세포가 '발화'하거나 활성화되어야 하는지 결정하기 위해 네트워크는 ReLU나 시그모이드와 같은 활성화 함수를 사용합니다. 이는 비선형성을 도입하여 네트워크가 복잡한 경계선을 학습할 수 있게 합니다.
• 역전파: 신경망이 예측을 수행할 때, 그 결과를 실제 정답과 비교합니다. 오류가 발생하면 역전파 ( Backpropagation )라는 알고리즘이 신경망을 거슬러 신호를 보내 가중치를 미세 조정하여 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시킵니다.
• 최적화: 확률적 경사 하강법(SGD)과 같은 알고리즘은 손실 함수를 최소화하는 최적의 가중치 집합을 찾는 데 도움이 됩니다. AWS에서 최적화 알고리즘에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

실제 애플리케이션

신경망은 현대 시대를 정의하는 수많은 기술의 핵심 동력이다.

1. 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전(CV) 분야에서는 시각적 데이터를 분석하기 위해 컨볼루션 신경망(CNN)이라 불리는 특수화된 네트워크가 사용됩니다. Ultralytics 같은 고급 모델은 실시간 객체 탐지를 위해 심층 신경망 아키텍처를 활용합니다. 이러한 시스템은 작물 건강을 모니터링하는 농업 분야 AI와 이상 탐지를 위한 보안 시스템에서 중요한 역할을 합니다.
2. 자연어 처리: 텍스트 관련 작업에서 순환 신경망(RNN) 과 트랜스포머 같은 아키텍처는 기계가 인간 언어를 이해하는 방식을 혁신했습니다. 이러한 네트워크는 기계 번역 도구와 가상 비서를 구동합니다. 의료 AI 분야에서 이 기술들의 영향력을 확인할 수 있는데, 의료 기록 전사 및 환자 기록 분석을 지원하는 데 활용됩니다.
3. 예측 분석: 기업들은 주가나 재고 수요를 예측하기 위해 시계열 분석에 신경망을 활용합니다. IBM은 비즈니스 분석에서의 신경망에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다.

실제 구현

현대 소프트웨어 라이브러리를 통해 수학적 연산을 처음부터 작성하지 않고도 신경망을 배포할 수 있습니다. 예를 들어 Ultralytics 플랫폼 사용자가 맞춤형 데이터셋으로 이러한 네트워크를 쉽게 훈련할 수 있도록 합니다. 다음 Python 사전 훈련된 신경망(특히 최첨단 YOLO26 모델)을 로드하고 이미지를 사용하여 추론을 실행하는 방법을 보여줍니다. ultralytics 패키지입니다.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO26 neural network model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image to detect objects
# The model processes the image through its layers to predict bounding boxes
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results
results[0].show()

과제 및 고려 사항

강력하지만 신경망은 특정한 과제를 제시합니다. 일반적으로 지도 학습을 위해 대량의 라벨링된 데이터가 필요합니다. 충분한 데이터 다양성이 없으면 네트워크는 과적합에 취약해지며, 이는 일반화 학습 대신 훈련 예시를 암기하는 현상입니다. 또한 심층 신경망은 종종 "블랙박스"로 불리는데, 특정 결론에 도달한 정확한 과정을 해석하기 어려워 설명 가능한 인공지능(XAI) 연구를 촉발하기 때문입니다. IEEE 표준 협회와같은 기관들은 이러한 강력한 네트워크가 윤리적이고 안전하게 사용될 수 있도록 표준을 마련하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.