신경망(NN)

신경망 이해

신경망은 서로 연결된 노드 또는 뉴런의 계층으로 구성됩니다. 이러한 계층에는 일반적으로 원시 데이터를 수신하는 입력 계층, 데이터를 처리하는 하나 이상의 숨겨진 계층, 분류 또는 예측과 같은 최종 결과를 생성하는 출력 계층이 포함됩니다. 뉴런 사이의 각 연결에는 가중치가 부여되어 연결의 중요성을 나타냅니다. 뉴런은 활성화 함수를 사용하여 입력을 처리하여 전달할 출력 신호를 결정합니다. 네트워크는 일반적으로 경사 하강 및 역전파 등의 알고리즘을 사용해 예측값과 실제 목표값 사이의 오차를 최소화하는 훈련 과정에서 이러한 가중치를 조정하여 학습합니다. 효과적인 훈련에 대한 지침은 모델 훈련 팁을 참조하세요.

딥 러닝을 사용하는 모델은 기본적으로 수많은 숨겨진 레이어(따라서 "심층")를 가진 신경망입니다. 이러한 깊이 덕분에 대규모 데이터 세트에서 매우 복잡한 패턴과 계층적 특징을 학습할 수 있으므로 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 작업에 매우 효과적입니다. 수동 피처 엔지니어링이 필요할 수 있는 단순한 ML 모델과 달리, NN은 이미지나 텍스트와 같은 비정형 데이터에서 관련 피처를 자동으로 추출하는 데 탁월합니다.

신경망의 응용

신경망은 매우 다재다능하며 다양한 영역에 적용되고 있습니다. 다음은 두 가지 주요 예시입니다:

1. 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 NN, 특히 CNN과 같은 특수 유형은 시각 정보를 분석하고 해석하는 데 사용됩니다. 다음과 같은 최첨단 모델 Ultralytics YOLO 와 같은 최신 모델은 실시간 물체 감지, 이미지 분할, 포즈 추정에 심층 신경망을 활용하여 자율 주행부터 의료 영상 분석에 이르는 다양한 애플리케이션을 지원합니다. 이러한 모델을 훈련하고 배포하려면 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하세요.
2. 자연어 처리: NN은 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 자연어 처리(NLP)의 기본입니다. 기계 번역, 감정 분석, 챗봇 개발 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. BERT와 같은 모델과 다양한 GPT 모델은 정교한 신경망 아키텍처, 특히 트랜스포머를 기반으로 합니다.

신경망과 유사한 개념 비교

NN을 관련 AI 개념과 구별하는 것이 도움이 됩니다:

• 인공 지능(AI): AI는 지능형 기계를 만드는 광범위한 분야입니다. NN은 AI 내에서 학습 기능을 달성하기 위해 사용되는 특정 기술입니다.
• 머신 러닝(ML): ML은 데이터로부터 학습하는 알고리즘에 초점을 맞춘 AI의 하위 집합입니다. NN은 ML 모델의 주요 클래스이며, 특히 딥러닝에서 주로 사용됩니다.
• 딥 러닝(DL): DL은 복잡한 패턴을 모델링하기 위해 특별히 많은 레이어(심층 아키텍처)를 가진 NN을 사용하는 ML의 하위 분야입니다. 모든 딥러닝 모델은 신경망이지만 모든 신경망이 심층적인 것은 아닙니다.
• 컨볼루션 신경망(CNN): CNN은 주로 이미지와 같은 격자형 데이터를 처리하기 위해 설계된 특수한 유형의 NN으로, 컴퓨터 비전 작업에 매우 효과적입니다.
• 순환 신경망(RNN): RNN은 주기를 형성하는 연결을 통해 텍스트나 시계열과 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되어 정보가 지속될 수 있도록 합니다.
• 트랜스포머: 트랜스포머는 주의 메커니즘에 크게 의존하는 최신 아키텍처로, 많은 NLP 작업에서 최첨단 기술이 되었으며 컴퓨터 비전에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

요약하자면, 신경망은 기계가 데이터에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 해주는 강력한 뇌에서 영감을 받은 모델입니다. 신경망은 딥러닝의 기본 구성 요소이며 컴퓨터 비전을 통한 이미지 이해부터 NLP의 언어 처리까지 다양한 AI 애플리케이션의 발전을 주도합니다.