신경망

신경망(Neural Network)은 인간의 뇌의 구조와 기능을 모방하여 만들어진 계산 모델 또는 알고리즘의 집합이다. 주로 인공지능 분야, 특히 머신러닝과 딥러닝에서 사용되며, 복잡한 패턴 인식, 데이터 분류, 예측 등의 작업을 수행하는 데 탁월한 성능을 보인다.

신경망은 상호 연결된 노드(node) 또는 뉴런(neuron)이라는 기본 단위로 구성된다. 이러한 뉴런들은 층(layer)을 이루며, 일반적으로 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성된다. 입력층은 외부 데이터를 받아들이고, 은닉층은 입력 데이터를 처리하고 변환하며, 출력층은 최종 결과를 생성한다.

각 뉴런은 연결 강도(weight)를 통해 다른 뉴런들과 연결되어 있으며, 신호가 전달될 때마다 연결 강도에 따라 신호의 크기가 조절된다. 각 뉴런은 입력 신호의 가중치 합에 활성화 함수(activation function)를 적용하여 출력을 결정한다. 활성화 함수는 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 돕는다.

신경망은 학습 과정을 통해 연결 강도를 조절하여 원하는 결과를 얻도록 훈련된다. 학습 방법에는 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning) 등이 있다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 신경망을 훈련시키는 방법이며, 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 데이터의 패턴을 학습하는 방법이다. 강화 학습은 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법이다.

신경망은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 의료 진단, 금융 예측 등 다양한 분야에서 높은 정확도와 효율성을 보여주고 있다. 특히 딥러닝은 심층 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 데 성공적으로 적용되고 있으며, 인공지능 기술 발전에 크게 기여하고 있다.