신경망 소개 [+ 5 Learning Resources]

인공 신경망은 인간의 신경계에서 영감을 받아, 뇌 속 뉴런들의 복잡한 연결망을 모방하려는 시도에서 탄생했습니다.

생물학적 신경계의 뛰어난 신호 전달 및 처리 효율성은, 기계가 인간과 유사한 지능을 갖추도록 하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 아이디어를 제시했습니다.

이러한 발상은 인간 뇌의 뉴런 클러스터와 유사하게, 데이터를 처리하고 전달할 수 있는 인공 뉴런 네트워크 개발로 이어졌습니다.

이러한 발전은 기계가 스스로 학습하고 지능적으로 반응하는 능력을 크게 향상시켰으며, 이것이 바로 신경망의 탄생 배경입니다.

본 글에서는 신경망의 정의, 작동 원리, 장점 및 기타 중요한 세부 사항들을 자세히 살펴보겠습니다.

그럼 시작해 볼까요?

신경망이란 무엇인가?

이미지 출처: Tibco.com

신경망, 또는 인공 신경망(ANN)은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML) 분야에서, 컴퓨터가 생물학적 뇌와 유사하게 정보를 처리하도록 훈련시키는 기술입니다. 이 네트워크는 과거의 경험을 통해 학습하고 스스로 개선하는 적응형 시스템을 갖추고 있습니다.

신경망은 기계 학습의 하위 분야로, 핵심적으로 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 개발됩니다. “신경망”이라는 명칭은 인간 두뇌의 복잡한 뉴런 네트워크와 뉴런 간의 정보 교환 방식에서 영감을 얻었습니다.

신경망은 훈련 데이터를 입력으로 사용하여 학습을 촉진하고 성능을 향상시킵니다. 높은 정확도를 바탕으로 과거 데이터로부터 지속적인 학습을 제공하므로, 매우 강력하고 현대적인 도구로 자리매김했습니다.

신경망의 역사는 컴퓨터의 초기 시대로 거슬러 올라갑니다. 워렌 맥컬록은 인간의 뇌 기능을 모방할 수 있는 회로 시스템으로 신경망의 초기 모델을 설계했습니다.

1958년, 프랭크 로젠블랫은 최초의 인공 지각 시스템을 개발했습니다. 1982년에는 존 홉필드가 “반복 신경망”에 관한 논문을 발표했습니다. 신경망은 1988년 단백질 연구 분야에서 광범위하게 활용되었습니다.

이 기술은 단백질의 3차원 구조를 예측하는 데 사용되었습니다. 1992년에는 3차원 물체를 인식하는 알고리즘이 개발되었습니다.

현재 신경망은 상당한 발전을 이루었습니다. 의료, 항공우주 및 국방, 사이버 보안, 마케팅, 날씨 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

신경망은 어떻게 작동하는가?

앞서 설명한 것처럼 신경망의 개발은 신경 구조 측면에서 인간의 뇌에서 영감을 받았습니다. 인간 뇌의 뉴런은 신호 전달 및 정보 처리를 위한 복잡하고 상호 연결된 네트워크를 형성합니다. 이것은 신경망이 모방하는 뉴런의 기능 원리입니다.

신경망의 기본적인 작동 방식은 네트워크 내에서 다수의 뉴런 계층을 상호 연결하는 것입니다. 각 뉴런은 노드를 통해 다른 뉴런과 연결되어 있습니다.

각 뉴런은 이전 레이어로부터 입력을 받아, 그 출력을 다음 레이어로 전달합니다. 이러한 과정은 최종 레이어에서 최종 결정이나 예측이 이루어질 때까지 반복됩니다.

신경망의 작동 방식은 데이터가 네트워크를 통과하며 처리되는 각 계층의 세부 메커니즘을 통해 더 잘 이해할 수 있습니다. 기본 구조는 입력, 은닉, 출력의 세 가지 계층으로 구성됩니다.

입력 레이어

이 신경망 계층은 외부 세계로부터 데이터를 수집하는 역할을 합니다. 수집된 데이터는 분석 및 분류를 위해 처리된 후 다음 계층으로 전달됩니다.

은닉 레이어

은닉 레이어의 데이터는 입력 레이어 및 다른 은닉 레이어로부터 입력값을 받습니다. 신경망은 여러 개의 은닉 레이어를 가질 수 있으며, 각 은닉 레이어는 이전 레이어에서 전달된 입력을 분석하고 처리하여 다음 레이어로 전달합니다.

출력 레이어

마지막 은닉 레이어에서 전달된 데이터는 출력 레이어에 도달합니다. 이 계층은 신경망의 이전 계층에서 처리된 데이터의 최종 출력을 나타냅니다. 출력 레이어는 입력값에 따라 하나 이상의 노드를 가질 수 있습니다.

예를 들어, 이진 데이터(1/0, 예/아니오)를 처리할 때 단일 출력 노드가 사용됩니다. 반면, 다중 범주 데이터를 처리할 때는 다수의 노드가 활용됩니다.

은닉 레이어는 본질적으로 여러 노드 간의 상호 연결을 위한 심층 학습 네트워크입니다. 노드 연결은 “가중치”라는 숫자로 표현됩니다. 이는 해당 노드가 다른 노드에 미치는 영향을 나타냅니다. 양수 값은 다른 노드를 활성화하는 기능을, 음수 값은 다른 노드를 억제하는 기능을 나타냅니다.

신경망의 유형

다양한 사용 사례와 데이터 유형에 따라 각기 다른 구조를 가진 다양한 유형의 신경망이 적용됩니다. 몇 가지 주요 유형은 다음과 같습니다.

#1. 피드포워드 네트워크

이 유형의 신경망은 여러 개의 상호 연결된 은닉층과 뉴런을 포함합니다. 정보의 흐름은 역방향 전파 없이 순방향으로만 진행되므로 “피드포워드”라고 명명되었습니다. 이러한 레이어의 수가 많을수록 가중치 조정 및 학습에 유리합니다.

#2. 퍼셉트론

퍼셉트론은 단일 뉴런으로 구성된 네트워크의 가장 기본적인 형태입니다. 뉴런은 이진 출력을 얻기 위해 입력에 활성화 함수를 적용합니다. 기본적으로 입력값과 노드의 가중치를 더한 후 활성화 함수에 전달하여 출력을 생성합니다. 이 유형의 네트워크에는 은닉 레이어가 없습니다.

#3. 다층 퍼셉트론

다층 퍼셉트론은 피드포워드 시스템에서 지원하지 않는 역전파를 허용합니다. 여기에는 양방향 데이터 흐름을 가능하게 하는 여러 은닉 레이어와 활성화 함수가 통합되어 있습니다. 가중치 업데이트가 역방향으로 전파되는 동안 입력은 순방향으로 전파됩니다. 활성화 함수는 목표에 따라 변경할 수 있습니다.

#4. 방사형 기저 네트워크

이 네트워크 범주는 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 RBF(Radial Basis Function) 뉴런 레이어를 사용합니다. 이러한 뉴런은 서로 다른 훈련 데이터 클래스를 저장할 수 있으므로, 목표를 예측하는 데 다양한 방법을 사용할 수 있습니다. 뉴런은 입력 특성 값과 실제로 저장된 클래스 간의 유클리드 거리를 비교합니다.

#5. 컨볼루션 네트워크

이 신경망은 이미지와 같은 입력에서 중요한 특징을 식별하는 여러 레이어의 컨볼루션을 포함합니다. 처음 몇 개의 레이어는 낮은 수준의 세부 사항에 집중하고, 후속 레이어는 높은 수준의 세부 사항에 집중합니다. 사용자 정의 매트릭스 또는 필터가 이 네트워크에서 맵을 생성하는 데 사용됩니다.

#6. 순환 네트워크

이 네트워크는 주어진 데이터 시퀀스에서 예측을 얻어야 할 때 사용됩니다. 마지막 예측의 시간 지연된 입력을 사용할 수 있습니다. 이것은 RNN 데이터 셀에 저장되고, 예측에 사용되는 두 번째 입력으로 활용됩니다.

#7. 단기 기억 네트워크

이러한 유형의 신경망에서는 정보 저장 기간을 늘리고 기울기 소멸 문제를 극복하기 위해 추가 특수 메모리 셀이 사용됩니다. 논리 게이트는 사용하거나 삭제해야 하는 출력을 식별하는 데 사용됩니다. 여기에 사용되는 세 가지 주요 논리 게이트는 Input, Output, Forget 입니다.

신경망의 이점

신경망은 다양한 장점을 제공합니다.

  • 구조적 특성상 데이터를 처리하고 실제 세계의 복잡하고 비선형적인 관계를 학습할 수 있으며, 학습 내용을 일반화하여 새로운 결과물을 생성할 수 있습니다.
  • 신경망은 입력값에 제한이 없습니다. 따라서 데이터 간의 숨겨진 관계를 학습할 수 있는 이분산성을 모델링할 수 있습니다.
  • 신경망은 전체 네트워크에 데이터를 저장할 수 있어 데이터가 부족한 상황에서도 작업할 수 있습니다. 이는 데이터 중복을 생성하고 데이터 손실 위험을 줄여줍니다.

  • 중복 연결을 통해 여러 데이터를 동시에 병렬로 처리할 수 있습니다. 즉, 신경망이 동시에 여러 기능을 수행할 수 있다는 의미입니다.
  • 데이터 처리를 조정하는 능력은 강력한 내결함성을 제공하고 지속적으로 개선하도록 스스로 학습합니다.
  • 네트워크는 분산 메모리를 사용하여 데이터 손상에 강합니다.
  • 기계가 더 나은 결정을 내리도록 훈련하기 위해 과거 사건으로부터 학습할 수 있습니다.

신경망의 응용

  • 주식 시장 성과 예측: 다층 퍼셉트론은 주식 시장 성과를 예측하고 시장 변동에 대비하는 데 자주 사용됩니다. 시스템은 이익률, 연간 수익률, 주식 시장의 과거 실적 데이터를 기반으로 예측합니다.

  • 얼굴 인식: 컨볼루션 네트워크는 주어진 얼굴 ID를 데이터베이스의 얼굴 ID 목록과 비교하여 일치 여부를 판단하는 얼굴 인식 시스템에 사용됩니다.
  • 소셜 미디어 행동 연구: 다층 퍼셉트론은 가상 대화 및 소셜 미디어 상호 작용을 통해 소셜 미디어에서 사람들의 행동을 연구하는 데 활용될 수 있으며, 이 데이터는 마케팅 활동에 사용될 수 있습니다.
  • 항공우주 연구: 시간 지연 네트워크는 패턴 인식, 제어 시스템 확보, 고성능 자동 조종, 항공기 결함 진단, 시뮬레이션 개발 등 다양한 분야에서 활용되어, 업계의 안전 및 보안 관행을 강화하는 데 기여합니다.
  • 국방 계획: 신경망은 국방 전략에 접근하고 개발하는 데 사용됩니다. 이 기술은 잠재적인 위험을 예측하고, 자동화 장비를 제어하고, 순찰 지점을 식별하는 데 활용될 수 있습니다.
  • 의료: 신경망은 초음파, CT 스캔, X-레이 등 더 나은 영상 기술을 만드는 데 활용될 수 있습니다. 또한 환자 데이터를 더 잘 기록하고 추적하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
  • 신원 확인: 필기 패턴은 신경망을 사용하여 식별할 수 있습니다. 이는 필기 및 서명 확인 시스템을 통해 위조 가능성을 감지하는 데 도움이 됩니다.
  • 일기 예보: 기상 위성의 데이터를 사용하여 동적 모델링 및 기상 패턴을 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 자연 재해에 대한 조기 경보를 발생시켜 적시에 예방 조치를 취할 수 있습니다.

학습 자료

#1. Udemy의 Deep Learning A-Z™

Udemy의 Deep Learning A-Z™는 Python을 사용하여 딥 러닝 알고리즘을 만드는 방법을 배울 수 있도록 설계된 강좌입니다. 이 강좌는 약 22시간 33분 분량입니다.

이 강좌는 학습자에게 다음 내용을 가르칩니다.

  • AI, 신경망, 자기 조직화 지도, 볼츠만 머신, 오토인코더 등의 개념을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.
  • 이러한 기술들을 실제 세계에 어떻게 적용할 수 있는지 학습합니다.

강좌 가격은 $39.98입니다.

#2. Udemy의 데이터 과학

데이터 과학은 기계 학습에 사용되는 신경망 이론을 깊이 있게 다루는 심층 학습 및 신경망에 대한 훌륭한 강좌입니다. 이 강좌 역시 Udemy에서 제공하며, 총 12시간 분량입니다.

이 강좌는 다음 내용을 학습합니다.

  • 딥러닝 및 신경망의 작동 방식에 대한 이해
  • 신경망용 코드를 처음부터 직접 개발하는 방법

강좌 가격은 $35.13입니다.

#3. Udemy의 신경망 구축

Udemy의 “Building Neural Networks in Python” 강좌를 통해 학습자는 경사하강법 및 선형 회귀를 사용하여 딥 러닝 및 머신 러닝을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다. 교육 시간은 총 3시간 6분입니다.

이 강좌는 다음을 학습합니다:

  • 선형 회귀, 역전파, 비용 함수와 같은 신경망의 기본 작동 원리
  • 신경망을 훈련시키고, 분류하고, 학습률을 조정하고, 입력을 정규화하며, 정확도를 최적화하는 방법

강좌 가격은 $31.50입니다.

#4. Coursera의 신경망 및 딥 러닝

Coursera에서 제공하는 신경망 및 딥 러닝 강좌는 딥 러닝을 전문적으로 다루는 첫 번째 강좌로, 기본 개념에 초점을 맞추고 있습니다. 이 강좌는 총 25시간 분량입니다.

이 강좌를 통해 다음을 배울 수 있습니다:

  • 딥 러닝 발전을 주도하는 주요 기술 동향
  • 딥 러닝을 학습시키고 완전 연결 네트워크를 개발하는 방법

이 강좌는 무료로 제공됩니다.

#5. 고급 딥 러닝 및 NLP 구축

Educative에서 제공하는 “고급 딥 러닝 및 NLP 구축” 강좌는 완료하는 데 약 5시간이 걸립니다.

이 강좌에서는 다음 내용을 학습합니다.

  • 실습 코딩 환경에서 작업하기
  • 딥 러닝 개념과 자연어 처리(NLP) 및 고급 딥 러닝 관련 프로젝트 실습

강좌 가격은 월 $9.09입니다.

#6. Python을 사용한 신경망 프로젝트:

James Loy의 이 책은 Python을 사용하고 인공 신경망의 힘을 발견하는 방법에 대한 최종 안내서입니다. 신경망을 사용하는 Python의 6가지 프로젝트를 통해 신경망을 배우고 구현하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 프로젝트를 완료하면 ML 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 됩니다.

이 책을 통해 다음을 배울 수 있습니다.

  • LSTM 및 CNN과 같은 신경망 구조
  • Keras와 같은 인기 있는 라이브러리 사용법
  • 프로젝트에는 감정 분석, 얼굴 인식, 객체 감지 등이 포함됩니다.

#7. 신경망 및 딥 러닝

Charu C. Aggarwal의 이 책은 딥 러닝의 현대 및 고전 모델을 다룹니다. 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있도록 딥 러닝 및 신경망의 알고리즘과 이론을 자세히 소개합니다.

또한 추천 시스템, 이미지 캡션 및 분류, 텍스트 분석, 기계 번역, 게임 등 다양한 응용 분야에 대해 다룹니다.

이 책을 통해 다음을 배울 수 있습니다.

  • 신경망의 기본 원리
  • 신경망의 핵심 요소
  • GAN, 신경 튜링 머신과 같은 고급 신경망 주제

결론

신경망은 인간 지능에 가까운 방식으로 학습을 지원하는 AI의 핵심 요소입니다. 각각 고유한 기능과 결과를 갖는 여러 계층으로 구성되어 있습니다. 정확도, 데이터 처리 능력, 병렬 연산 등 다양한 이점을 바탕으로 신경망은 예측 및 정보에 입각한 의사 결정이 필요한 다양한 분야에서 그 응용 범위가 계속 확대되고 있습니다.

컨볼루션 신경망에 대한 탐구도 고려해 볼 만합니다.