신경망(Neural Network), AI 학습의 숨은 조력자

인공지능(AI)과 신경망(Neural Network)

인공 신경망(Artificial Neural Network)은 인공지능 분야에 혁명을 일으킨 일종의 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘입니다. 인간 두뇌의 중, 신경회로의 구조와 기능을 모방함으로써, 인공지능은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습하고, 결정을 내릴 수 있습니다. 오늘은 AI가 어떻게 Neural Network를 통해 학습하게 되는지 그 과정에 대해서 알아보겠습니다. 

 

 

 

신경망(Neural Networks)이란?

신경망(Neural Network)은 여러 Layer의 상호 연결된 노드 또는 인공 뉴런(Artificial Neuron)으로 구성된 일종의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 입니다. 좀 더 자세히 말해보자면, 신경망은 시냅스의 결합으로 Network를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 머신러닝 알고리즘 또는 모델을 의미합니다. 이러한 네트워크는 많은 양의 데이터를 사용하여 훈련되므로 복잡한 관계를 학습하고 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내릴 수 있습니다. 

Neural Network의 주요 강점 중 하나는 하위 수준 기능에서 상위 수준 추상화에 이르기까지 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습하는 기능입니다. 이를 통해 네트워크는 데이터에서 중요한 기능을 자동으로 추출하여 예측 또는 의사 결정에 사용할 수 있습니다. 즉, Neural Network는 사람의 개입이 없어도, 인공지능이 판단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 복잡하고 비선형적인 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하고, 모델링할 수 있기 때문입니다. 

 

 

신경망(Neural Networks)의 Architecture

인간의 두뇌는 뉴런이라는 뇌세포로 연결된 네트워크로 형성되어 있고, 인간이 정보를 처리할 때마다, 서로 전기 신호를 보내는 방식으로 동작하고 있습니다. 인공 신경망도 인간의 두뇌에서 영감을 받아서, 인공 뉴런과 이들이 서로 연결된 신경망 Architecture로 이루어져 있습니다. 

 

기본적으로 3개 Layer로 신경망 Architecture를 구성할 수 있습니다. 

1. Input Layer : 신경망으로 데이터를 전달할 수 있도록 하는 Layer입니다. 데이터의 처리, 분석, 분류한 뒤, 다음 Layer로 전달합니다. 
2. Hidden Layer : Input Layer 또는 다른 Hidden Layer로부터 입력을 전달받습니다. 신경망 내부에는 수많은 Hidden Layer가 있을 수 있고, 전달받은 입력을 처리하여 다음 Layer로 전달합니다. 
3. Output Layer : 인공 신경망이 처리한 최종 결과를 제공하게 됩니다. Output Layer는 단일 노드뿐만 아니라, 다중 노드로 구성될 수 있는데, 이는 다중 Class 분류(Classification) 문제에서 활용될 수 있습니다. 

 

Neural Networks Architecture

 

 

추가로, 인공 신경망의 학습 과정에서, Hyper-parameter를 조정해야 할 수도 있습니다. 여기에는 학습 속도, Hidden Layer의 수, 각 Layer의 뉴런 수 및 사용된 활성화 함수(Activation Function)가 포함될 수 있습니다. 이러한 Hyper-parameter는 신경망을 만드는 사람이 직접 설정해주어야 하는데요. 최적의 Hyper-parameter를 선택하는 것은 어려울 수 있으며, Neural Network 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 

 

 

 

 

신경망(Neural Networks)의 종류

인공 신경망은 데이터가 입력 노드에서 출력 노드로 흐르는 방식에 따라 아래와 같이 종류를 나눌 수 있습니다. 이는 많은 유형의 인공 신경망 중 몇 가지 예일 뿐입니다. 네트워크 유형의 선택은 특정 작업과 사용 중인 데이터 유형에 따라 다르며 설계 및 학습 프로세스는 네트워크 유형에 따라 크게 다를 수 있습니다. 

 

1. Feedforward Neural Networks : 신경망의 가장 간단한 유형이며 가장 일반적으로 사용됩니다. Input Layer, 하나 이상의 Hidden Layer 및 Output Layer로 구성됩니다. 데이터는 Input Layer에서 Output Layer로 한 방향으로 흐르며 각 Layer에는 학습 중에 업데이트되는 자체 Weight 및 Bias set가 있습니다. 
2. CNN(Convolutional Neural Networks) : CNN 신경망은 이미지 인식 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. Convolution Layer를 사용하여 이미지 데이터에서 자동으로 기능을 추출하여 신경망에 필요한 매개변수 수를 줄이고 대규모 이미지 데이터 세트에 대한 효율적인 학습을 진행합니다. 
3. RNN(Recurrent neural network) : RNN 신경망은 음성이나 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 신경망에는 이전 시간 단계의 정보를 저장하고 현재 입력 데이터를 기반으로 예측하는 데 사용할 수 있는 메모리 장치가 포함되어 있습니다. 
4. GAN(Generative Adversarial Networks) : 이 유형의 신경망은 Generator와 Discriminator라는 두 개의 하위 네트워크로 구성됩니다. Generator는 합성 데이터 샘플을 생성하고 Discriminator는 샘플이 진짜인지 가짜인지를 결정합니다. 훈련 중에 두 네트워크는 서로 경쟁하여 생성기에서 생성된 합성 데이터의 품질을 향상시킵니다. 
5. Auto encoders : 이 유형의 신경망은 Label이 지정된 예제를 사용하지 않고 데이터의 간결한 표현을 학습하는 것이 목표인 비지도 학습에 사용됩니다. 네트워크는 입력 데이터를 저차원 표현으로 압축하는 인코더와 압축된 표현에서 입력 데이터를 재구성하는 디코더로 구성됩니다. 

 

 

 

신경망(Neural Networks)의 사용 사례

딥러닝 신경망은 이미지 및 음성 인식에서 자연어 처리 및 게임 플레이에 이르기까지 광범위한 문제에 적용되었습니다. 컴퓨터 비전 분야에서 CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 음성 인식 분야에서는 순차 데이터를 모델링하고 음성 인식 정확도를 향상하기 위해 순환 신경망(Recurrent neural network, RNN)이 사용되었습니다. 그 외에도 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 

 

• Computer Vision : 이미지와 동영상에서 유용한 정보를 추출하는 기능을 말합니다. 신경망을 통해 AI의 이미지 인식 기능을 향상할 수 있습니다. 따라서, 의료 진단을 위해 의료 영상을 분류하거나, 자율주행 자동차에서 표지판과 여러 가지 사물들에 대한 인식, 얼굴의 식별과 특징 인식하기 등에 사용될 수 있으며, 이미지와 동영상에서 부적절한 콘텐츠를 자동으로 제거하는 기능에도 사용될 수 있습니다. 
• 음성 인식 : 다양한 음성 패턴, 톤, 언어와 억양, 높낮이를 분석하여, 사람의 음성을 인식할 수 있습니다. 이를 통해서, 음성을 텍스트로 자동 변환(STT) 기능을 향상할 수 있습니다. 따라서, 콜센터 상담원에게 도움을 주거나, 회의 내용을 자동으로 문서화하는 등의 Application에 사용될 수 있습니다. 또한, 동영상에 대해서, 정확한 자막을 제공할 수도 있습니다. 
• 자연어 처리(NLP) : 자연어 처리(Natural Language Process)는 사람의 언어를 처리하는 기능입니다. 신경망은 AI가 텍스트 데이터에서 의미를 파악하도록 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해서, chatGPT와 같은 챗봇을 만들 수도 있고, 이메일의 분류와 스팸 처리, SNS 게시물의 댓글에 대해서 긍정/부정 구분, 주어진 주제에 대한 문서 또는 기사를 생성할 수 있습니다. 
• 추천 알고리즘 : 신경망은 사용자의 행동을 분석하여, 개인별 추천 알고리즘을 만들 수 있습니다. 이 데이터를 바탕으로, 특정 사용자의 관심을 끄는 제품이나 서비스를 발견하여 추천해줄 수 있습니다. 온라인 쇼핑이나 SNS 광고, Netflix와 같은 OTT 서비스에서도 개인별 맞춤 서비스 기능으로 활용될 수 있습니다. 

 

 

 

마무리하며,

신경망(Neural Network)은 광범위한 응용 분야에서 놀라운 결과를 달성한 강력한 유형의 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘입니다. 그러나 이러한 유형의 알고리즘을 사용하는 것과 관련된 한계와 장단점을 이해하는 것이 중요합니다. 딥러닝 신경망은 적절하게 사용하면 인공 지능의 상당한 발전을 가져오고 우리 삶에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.