태그: 기계학습

인공신경망 (Neural Network) #

개요 #

인공신경망(Neural Network)은 인간의 뇌 신경계를 모방하여 만든 기계학습 모델이다. 생물학적 뉴런의 구조와 동작 원리를 수학적으로 모델링하여, 복잡한 패턴 인식과 학습이 가능한 인공지능 시스템을 구현한다.

생물학적 배경 #

인간의 뇌는 약 1000억 개의 신경 세포(뉴런)로 구성되어 있다. 각각의 뉴런은 다음과 같은 구조를 가지고 있다:

• 세포체(Cell Body): 뉴런의 핵심 부분으로 정보를 처리하는 중심
• 수상돌기(Dendrite): 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 입력 부분
• 축색돌기(Axon): 처리된 신호를 다른 뉴런으로 전달하는 출력 부분
• 시냅스(Synapse): 뉴런 간의 연결점으로 신호 전달 강도를 조절

개별 뉴런은 매우 단순한 연산만 수행하지만, 수많은 뉴런들이 복잡하게 연결되어 고도의 인지 능력을 만들어낸다.

패턴인식 - Pattern Recognition #

패턴인식은 데이터에서 규칙성이나 특징을 찾아내어 분류하거나 예측하는 기술을 다루는 학문 분야이다. 한글로는 “패턴인식” 또는 “패턴 인지"라고 하며, 영어로는 “Pattern Recognition"이라고 한다. 패턴인식과 인공지능은 공통되거나 겹치는 부분이 매우 많아 사실상 같은 것이라고 보아도 무방하다.

원래 패턴인식은 인공지능 기법 외에도 패턴을 인지하기 위한 통계학적 방법, 수학적 방법, 신호처리 기법 등 다양한 방법들을 가리지 않고 사용했지만, 최근에는 기계학습과 딥러닝을 중심으로 한 인공지능 기술을 가장 많이 사용한다. 또한 패턴인식 관련 서적이 많이 출간되어 있고 여러 학술 커뮤니티에서 “패턴인식"이라는 제목으로 다루는 곳이 많으므로 여기서도 이 분야로 분류하여 관리한다.