인공 신경망 (ANN - Artificial Neural Networks)

소개글

"인공 신경망 (ANN - Artificial Neural Networks)"에 대한 내용입니다.

목차

1. 인공 신경망이란?
2. 인공 신경망이라는 것, 도대체 어떻게 작동할까?
3. 인공 신경망의 유형.
4. 인공 신경망의 장점.
5. 인공 신경망의 단점.
6. 인공 신경망을 설계하는 방법.
7. 인공 신경망 훈련과 데이터 모델.
8. 인공 신경망의 미래.

본문내용

인공 신경망은 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 어떻게 프로그램에 불과한 인공지능 혹은 인공신경망이 개와 고양이의 이미지를 구별할 수 있을까요? 마치 인간과 같은 고등동물만이 할 수 있다고 생각했었던 것을 말이죠. 개와 고양이의 이미지를 구별한다는 것은 데이터의 패턴을 인식한다는 것이고, 그것이 가능하다면 마찬가지로 이를 응용하여 수많은 산업분야에 적용 할 수 있을 것 입니다. 예를 들어 지문인식, 얼굴패턴인식, 음성인식, 등등. 따라서 이러한 원리를 이해하는 것은 다가올 미래를 대비하는 가장 현명한 결정일 수 있습니다.

위에서 단지 개와 고양이라고 예시를 든 것이지만, 이렇게 패턴을 구분할 수 있는 능력은 다르게 말하면 산업 전반에 수없이 많은 기회를 창출하고 발전시킬 수 있습니다. 따라서, 데이터 패턴을 구별할 수 있는 인공 뇌를 구현하는 것은 우리에게 더없이 많은 기회를 가져다 줄 것이 분명합니다.

인간의 뇌는 신경망으로 구성되어 있습니다. 따라서, 이러한 신경망을 프로그램상에서 유사하게 구현하면 그게 바로 인공지능이 되는 것이고 개와 고양이 구별은 물론 또 다른 수많은 일들을 할 수 있게 되는 것 입니다.

신경망을 흉내낸 단순한 프로그램에 불과한 존재가 어떻게 인간만이 고유영역에 도전하고, 심지어 우리 인간을 능가하는 능력을 보이고 있는지, 이제부터 차근차근 설명하도록 하겠습니다.

1. 인공 신경망이란?

인공 신경망은 데이터의 복잡한 패턴을 모델링하는 데 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. 신경망은 다른 기계 학습 알고리즘과 유사하지만 데이터의 패턴을 인식하는 데 특화된 알고리즘이라고 생각할 수 있습니다. 신경망이라는 이름이 말해주듯이 신경망을 구성하는 뉴런과 뉴런의 연결로 구성됩니다. 뉴런끼리 연결시켜놓은 그림을 보면 마치 수많은 노드들을 연결시켜놓은 형태가 되기에 뉴런이란 말과 동일한 의미로 노드라고도 흔히 표현합니다.

참고 자료

없음