신경망(NN)은 인공 지능과 머신 러닝의 기반 기술입니다. 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망은 데이터를 계층적으로 처리하는 상호 연결된 노드 또는 '뉴런'으로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력을 받아 가중치를 부여하여 처리한 다음 편향성을 부여하고 출력을 다음 레이어로 전달합니다. 이러한 구조를 통해 뉴럴 네트워크는 원시 데이터에서 복잡한 패턴과 예측 인사이트를 모델링할 수 있습니다.
일반적인 신경망은 입력 레이어, 하나 이상의 숨겨진 레이어, 출력 레이어 등 계층으로 구성됩니다. 각 레이어는 데이터를 변환하여 네트워크가 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 합니다. 학습 과정에서는 오차를 최소화하기 위해 경사 하강을 통해 가중치를 조정하는 역전파 등의 기술을 사용하여 모델의 예측을 구체화합니다.
컨볼루션 신경망(CNN): 주로 컴퓨터 비전에 사용되는 CNN은 컨볼루션 레이어를 사용하여 이미지 데이터의 패턴을 인식하는 데 능숙합니다. 합성곱 신경망에 대해 자세히 알아보세요.
순환 신경망(RNN): 이 네트워크는 이전 입력에 대한 메모리를 유지할 수 있어 자연어 처리에 유용한 시계열 데이터 또는 텍스트를 처리하는 순서 예측 작업을 위해 설계되었습니다. 자세한 내용은 순환 신경망을 살펴보세요.
생성적 적대 신경망(GAN): GAN은 주어진 분포와 유사한 데이터를 생성하는 방법을 학습하는 제너레이터와 판별기의 두 가지 네트워크로 구성됩니다. 고품질 이미지와 동영상을 생성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. GAN이 콘텐츠 제작을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.
신경망은 대규모 데이터 세트를 처리하고 학습할 수 있는 능력으로 인해 많은 산업에 혁신을 가져왔습니다:
헬스케어: 신경망은 의료 이미지 분석을 통해 질병 진단을 지원하여 정확성과 효율성을 높입니다. 예를 들어, 방사선 이미지에서 이상 징후를 감지하여 진단 시간을 단축할 수 있습니다.
농업: 농업 분야에서는 농작물의 건강 상태를 모니터링하고 수확량을 예측하는 등의 작업에 NN이 사용됩니다. 위성 이미지와 기상 데이터를 분석하여 농법을 최적화하는 데 도움을 줍니다.
신경망은 또한 다음과 같은 도구를 지원합니다. Ultralytics YOLO와 같은 도구를 지원하여 보안에서 자율 주행 차량에 이르기까지 다양한 분야에서 중요한 실시간 물체 감지 및 이미지 분할을 가능하게 합니다.
신경망은 딥러닝의 근간을 형성하지만, 학습에 더 많은 데이터와 연산 능력이 필요하다는 점에서 머신러닝과 다릅니다. 또한 의사 결정 트리나 서포트 벡터 머신과 같은 기존 머신 러닝 모델과 달리 복잡한 비선형 관계를 처리하는 데 탁월합니다.
신경망과 그 응용에 대해 더 자세히 알아보고자 하는 분들을 위해 YOLO VISION과 같은 이벤트에서 최신 발전에 대한 인사이트를 제공합니다. 또한 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼에서는 최첨단 신경망 기반 모델을 훈련하고 배포할 수 있는 도구를 제공합니다.
신경망은 기술과 상호작용하고 데이터를 해석하는 방식을 변화시키며 AI 혁신의 원동력이 되고 있습니다. 새로운 데이터로 개선하고 적응하는 능력은 오늘날 다양한 애플리케이션에서 없어서는 안 될 필수 요소입니다.
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