패스트캠퍼스 강필성의비즈니스분석 30일 도전 챌린지! 27일차

23.03.17

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우와아아아- 벌서 거의 다들었다... 오늘부터는 조금씩 복습타임 하면서 R 실습 갈겨야하는데 고민이네 

이걸 어떻게하지.. 흠... 일단 인공신경망을 다시 복습해보도록 하겠습니다.

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1. 신경망이란 ? 

 신경망은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능 방식

 인간의 두뇌와 비슷한 계층 구조로 상호 연결된 노드 또는 뉴런을 사용하는 딥 러닝이라고 불리는 기계 학습 과정의 유형   신경망은 컴퓨터가 실수에서 배우고 지속적으로 개선하는 데 사용하는 적응형 시스템을 생성

 따라서 인공 신경망은 문서 요약 또는 얼굴 인식과 같은 복잡한 문제를 더 정확하게 해결할 수 있음

 

2. 신경망이 중요한 이유

 신경망은 인간이 일일이 개입하지 않고도 컴퓨터가 지능적인 결정을 내리는 데 도움이 됨. 비선형적이고 복잡한 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하고 모델링가능.

 

예시)  일반화 및 추론

- 구조화되지 않은 데이터를 이해하고 명시적인 훈련 없이 일반적인 관찰을 할 수 있음

 

ex. 이 두 문장이 다르나 비슷한 의미를 가지고 있는 것을 인식할 수 있다.

1) 결제방법을 알려주시겠어요?

2) 송금은 어떻게하나요.

 

 

3. 인간의 뉴런 

 뉴런은 신경전달물질을 통해 신호를 전달하고 정보를 받아들이며 처리하는 역할을 수행함.

 뉴런 내에서 신경전달은 전기적 신호로 전달되며 뉴런 간의 신경전달은 시냅스를 통해 화학적 신호로 전달됨

 인간의 시청각적인 피질에 따온 알고리즘이 바로 인공신경망이다.

 

4. 인공신경망과 뇌의 차이.

- 인공 신경망이라는 단어 자체가 나타내고 있듯이 인공 신경망은 생물학적인 뇌와 큰 차이점을 보임

- 생물의 뇌, 특히 인간의 뇌는 1,000억 개 이상의 세포로 구성되어있는데, 현재 2020년대 초반의 기술로는 이와 같은 수의 뉴런을 시뮬레이션 할 수 없음.

- 인공 신경망의 구조 자체가 생물학적인 뇌의 구조를 모사하며 시작되었으나, 뉴런의 수 말고도 구조적인 차이가 존재함.

 

일반적인 세포는 역치 이상의 자극을 받지 않으면, 아예 반응을 하지 않고, 역치 이상의 자극을 받으면 반응을 하는 실무율 특성을 보인다. 자극이 세지면 반응의 크기가 커지는 것이 아니라, 반응의 빈도가 높아지는데, = 계단함수 혹은 디랙 델타함수와 비슷함 단위계단함수와 같은 계단 함수의 경우 학습을 할 수 없다는 매우 큰 문제점이 있어 당시 과학자들이 미분이 가능한 부드러운 계단 함수 형태인 sigmoid함수, tanh 함수 등을 썼다.

 

-비록 sigmoid 함수가 계단 함수와 매우 비슷한 함수라고 할 수 있으나, 생물학적인 뇌와는 큰 차이가 있는데, 생물학적인 뇌는 시간의 흐름 없이는 작동할 수 없다는 것이다.

- 인공신경망의 경우입력 값만 주면, 시간의 흐름과는 상관 없이 출력 값이 정해져있다.
- 인공 신경망 모델 자체가 발전하며, sigmoid 함수가 아닌 ReLU 계열의 함수가 활성 함수로 널리 쓰이게 되었는데, 이러한 함수는 계단 함수와는 다소 거리가 있으므로 생물학적인 뇌와는 더욱 큰 차이가 발생했다고 볼 수있음

- ReLU 계열의 함수가 자극에 따른 반응의 빈도를 나타낸다고 생각할 경우 거리가 좁혀졌다고 보기도함

 

 

From AWS 페이지를 참고했습니다.

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

http://bit.ly/3Y34pE0