[AI/DL] 딥러닝(Deep Learning)이란? 뉴런과 신경망

 AI의 꽃인 딥러닝에 대해 알아보고, 딥러닝의 이론적 토대인 '뉴런'과 '신경망 구조'를 살펴보겠습니다.

 

[ Contents ]

 

 

1. 딥 러닝(Deep Learning) 이란?

딥 러닝(Deep Learning): 인간의 뇌(신경망) 구조를 본 떠 만든 머신러닝(기계학습) 알고리즘

 

 딥러닝은 인간의 뇌 구조에서 기인한 알고리즘입니다. 마치 인간이 수많은 뉴런들의 상호작용으로 학습하고 기억하는 것과 같이, 인공신경망을 구성해서 학습하는 방식입니다.

 그렇다면, 뉴런과 신경망 구조는 어떻게 생겼을까요?

 

 

 

2. 뉴런과 신경망

뉴런(Neuron)과 신경망(Neural Network)

 뉴런(Neuron, 신경세포)은 일정 자극(역치) 이상의 신호를 받으면 반응하며, 다른 많은 뉴런들과 연결되어 '신경망'을 이룹니다. 수많은 뉴런들이 서로 상호작용하기 때문에 우리는 수많은 기억을 저장하고 불러오고, 계산하고 상상할 수 있습니다. 컴퓨터 과학자들은 사람과 같은 지능을 가진 AI를 만들고 싶었고, 우리의 뇌 구조에서 영감을 받았습니다.

 

 최초의 인공 뉴런은 '퍼셉트론'으로 단순 논리연산 밖에 못했지만, 겹겹이 뉴런을 쌓고 연결하며 지금의 딥러닝을 만들 수 있었습니다. 물론 지금의 딥러닝 구조는 '인간의 뇌'와는 다른 형태입니다.

 

 

 

3. 정리하기

 딥러닝은 우리의 뇌 구조에서 영감을 받아, 만들어진 기계학습 모델입니다. 수많은 뉴런들이 연결되어 상호작용하는 뇌처럼, 컴퓨터도 신경망을 깊게 쌓아서 복잡한 연산을 수행하고 있습니다.

 다음 글에서는 딥러닝의 시초가 되는 퍼셉트론에 대해서 알아보겠습니다.