뉴런, 즉 신경 세포는 인간의 신경계를 구성하는 가장 기본적인 단위다. 이 세포는 전기적인 신호를 다른 뉴런과 주고받으며 정보를 전달하고 저장하는 역할을 한다. 우리의 뇌는 수천억 개의 뉴런으로 이루어져 있으며, 이들이 서로
복잡하게 연결되어 다양한 기능을 수행한다. 우리가 어떤 것을 기억하거나, 판단하거나, 혹은 감정을 느낄 수 있는 것도 모두 뉴런들의 활동
덕분이다.
뉴런
뉴런은 생물학적으로 가지돌기, 축삭,
축삭말단 등 다양한 요소로 구성되어 있다. 하지만 인공신경망에서는 이 복잡한 생물학적 구조
전체를 그대로 모방하지 않는다. 대신 뉴런의 작동 원리를 단순화해 인공적으로 구현한다. 인공신경망을 이해하기 위해서는 뉴런의 기본적인 정보 흐름만 이해하면 충분하다.
뉴런과
인공신경망
뉴런의 가지돌기는 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 부분이다. 이
부분은 인공신경망에서 입력에 해당된다. 가지돌기를 통해 들어온 신호는 축삭을 따라 전달되는데, 축삭은 여러 개의 중간 연결점을 지나며 신호를 가공한다. 어떤 신호는
점점 강해지고, 어떤 신호는 약해지며, 때로는 완전히 사라지기도
한다. 이 과정은 인공신경망에서 가중치(weight)와 편향(bias)을 통해 입력값이 계산되는 과정에 해당한다. 마지막으로 신호는
축삭말단을 통해 다음 뉴런으로 전달되는데, 이 부분이 인공신경망에서는 출력에 해당한다.
단일 인공신경망
앞에서 살펴본 이진 분류 모델은 이러한 뉴런의 작동 방식을 그대로 따르고 있다.
입력값은 가지돌기를 통해 들어오고, 그 값은 선형 함수를 통해 가공되며, 마지막에는 활성 함수가 적용되어 출력으로 변환된다. 활성 함수는
단순한 선형 계산만으로는 표현할 수 없는 비선형적인 특성을 추가해주는 역할을 한다. 대표적인 활성 함수로는
시그모이드(Sigmoid), 렐루(ReLU), 쌍곡탄젠트(tanh) 함수 등이 있다.
다차원
분류 문제
데이터 분류 문제는 처리해야 하는 데이터의 차원(dimension)에
따라 그 복잡도가 크게 달라진다.
이미지의 상단은 2차원 평면에서의 이진 분류(Binary Classification) 문제를 보여준다. 여기서는 ‘○’와 ‘×’로 표현된 두 종류의 데이터가 비교적 명확하게 나뉘어
있으며, 단순한 분류 알고리즘(예: 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 등)만으로도 충분히 효과적인 경계를 학습할 수 있다. 이러한 문제는 저차원
공간에서의 규칙 학습에 적합하며, 모델의 구조도 비교적 간단하게 유지할 수 있다.
반면, 이미지의 하단에는 3차원
이상의 고차원 분류 문제들이 제시되어 있다. 이러한 데이터는 변수 간의 관계가 복잡하고, 시각적으로도 분포가 얽혀 있어 단순한 선형 혹은 비선형 결정 경계로는 효과적인 분류가 어렵다. 이처럼 복잡한 구조를 가진 고차원 데이터를 다루기 위해서는, 입력과
출력 사이의 비선형 관계를 학습할 수 있는 심층 신경망(Deep Neural Network) 과 같은
고급 모델이 필요하다.
심층 신경망
심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 입력층과
출력층 사이에 하나 이상의 은닉층을 포함한 구조의 인공신경망으로, 복잡하고 비선형적인 문제를 효과적으로
해결할 수 있는 딥러닝 모델이다.
인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로
구성되며, 입력층은 데이터를 받아들이고, 은닉층에서는 복잡한
계산을 수행하며 정보를 처리한다. 출력층은 최종 결과를 도출하는 역할을 한다.
이 구조에서 학습이 가능하도록 돕는 핵심 개념이 역전파(Backpropagation)
이다. 역전파는 출력값과 실제값의 오차를 계산한 뒤, 그
오차가 줄어들도록 가중치와 편향을 조정해가며 학습을 진행한다. 이 과정은 손실 함수와 경사 하강법을
기반으로 하며, 특히 심층 신경망에서는 학습 성능 향상에 중요한 역할을 한다.
신경망은 뉴런의 정보 전달 구조를 모방하여, 선형 회귀나 이진 분류보다
더 복잡한 문제도 해결할 수 있다. 처음에는 어려워 보일 수 있지만,
각 구성 요소의 역할을 하나씩 이해해 나가면 전체 구조도 자연스럽게 파악된다. 결국 복잡한
딥러닝 모델도 단순한 원리에서 출발한다.
입력값은 단일 숫자가 아니라 벡터나 행렬로 표현될 수 있으며, 특히
이미지와 같은 데이터는 픽셀 단위로 수치화돼 큰 행렬로 변환된다. 이와 같이 변환된 행렬은 신경망의
입력으로 사용된다.
합성곱 신경망(CNN)에서는 전체 이미지가 아닌 일부분을 필터로 훑으며
특징을 추출한다. 이러한 방식은 텍스트, 음성, 숫자 등 다양한 데이터를 공통된 수학 구조(행렬)로 처리할 수 있게 해주며, 딥러닝이 강력한 이유 중 하나이기도 하다.
은닉층은 여러 개의 레이어와 그 안의 노드로 구성되며, 각 노드는
입력값에 대해 가중치 계산, 편향 조정, 활성 함수 적용
등을 거쳐 다음 층으로 출력을 전달한다. 레이어 수와 노드 수는 문제의 난이도, 자원 상황 등에 따라 달라지며, 일반적으로 복잡한 모델일수록 더
많은 계산 자원이 요구된다.
인공지능을 공부하는 데 있어 많은 사람들이 수학에 부담을 느끼지만, 실제로
필요한 수학은 사칙연산, 행렬, 수열, 로그 등 고등학교 수준이다. 특히 딥러닝 프레임워크는 대부분 계산을
자동으로 처리해주므로 개념만 알고 있어도 학습과 실습이 가능하다.
중요한 것은 모든 수학을 완벽히 이해하려는 것이 아니라, 필요한 만큼만
익히고 유연하게 적용하는 태도다. 그렇게 접근한다면 인공지능 학습은 생각보다 훨씬 친숙하고 쉬워질 수
있다.
