신경망(NN)

신경망(NN)은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 계산 모델입니다. 데이터의 패턴을 인식하도록 설계된 신경망은 우리가 매일 사용하는 많은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션의 기본입니다. 이미지 인식 기능부터 복잡한 언어 이해까지, 신경망은 오늘날 대부분의 지능형 기술을 뒷받침하는 원동력입니다.

신경망 이해

신경망은 층으로 구성된 상호 연결된 노드 또는 뉴런으로 구성됩니다. 이러한 레이어에는 일반적으로 입력 레이어, 하나 이상의 숨겨진 레이어, 출력 레이어가 포함됩니다. 뉴런 간의 각 연결에는 연결의 강도를 나타내는 가중치가 있습니다. 또한 뉴런에는 입력에 따라 뉴런을 활성화할지 여부를 결정하는 활성화 함수가 있습니다. 네트워크는 경사 하강 및 역전파 같은 알고리즘을 사용하여 네트워크의 예측값과 실제 값의 차이를 최소화하는 학습이라는 과정을 통해 이러한 가중치를 조정하여 학습합니다.

딥러닝 모델은 여러 개의 숨겨진 레이어가 있는 신경망으로, 방대한 양의 데이터에서 더 복잡한 패턴과 표현을 학습할 수 있습니다. 이러한 깊이 덕분에 물체 감지 및 이미지 분할과 같은 정교한 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있습니다. 단순한 머신러닝 모델은 이미지나 텍스트와 같은 비정형 데이터에서는 어려움을 겪을 수 있지만, 신경망은 이러한 데이터에서 관련 기능을 자동으로 추출하는 데 탁월하여 활용도가 매우 높습니다.

신경망의 응용

신경망은 다양한 분야에 적용되어 기계가 세상을 인식하고 상호 작용하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

• 컴퓨터 비전: 신경망은 최신 컴퓨터 비전(CV) 시스템의 중추입니다. Ultralytics YOLO 예를 들어, 모델은 이미지 처리에 특히 효과적인 신경망의 한 유형인 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 실시간 물체 감지와 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이러한 모델은 보안 시스템부터 자율 주행 차량에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 위해 Ultralytics HUB를 통해 배포할 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP): 신경망, 특히 순환 신경망(RNN)과 트랜스포머는 자연어 처리(NLP)에서 매우 중요한 역할을 합니다. 기계 번역, 감정 분석, 챗봇과 같은 애플리케이션을 가능하게 합니다. 트랜스포머 네트워크를 기반으로 하는 GPT-3 및 BERT와 같은 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 있어 신경망의 힘을 보여줍니다.

신경망과 유사한 개념 비교

신경망과 관련 용어를 구분하는 것이 중요합니다:

• 컨볼루션 신경망(CNN): CNN은 이미지와 같은 그리드형 데이터를 처리하는 데 특히 적합한 특정 유형의 신경망 아키텍처입니다. 모든 CNN이 신경망이지만 모든 신경망이 CNN인 것은 아닙니다.
• 인공 지능(AI): AI는 지능형 에이전트의 개발을 포괄하는 광범위한 분야입니다. 신경망은 AI, 특히 머신러닝의 하위 분야에서 지능형 시스템을 만드는 데 사용되는 도구입니다.

요약하자면, 신경망은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습할 수 있게 해주는 강력한 도구로, 수많은 AI 애플리케이션의 발전을 이끌고 있습니다. 복잡한 관계를 모델링하는 능력 덕분에 컴퓨터 비전에서 자연어 처리에 이르는 다양한 분야에서 필수 불가결하며, 현대 AI 연구 및 개발의 초석으로 계속 진화하고 있습니다.