딥러닝, 인공신경망 살펴보기

딥러닝의 사전적 의미

학습을 통한 생각하는 컴퓨터

인공신경망을 이용한 학습방법

컴퓨터는 오로지 0과 1의 신호만으로 판단하고, 이것을 이해시키기 위해서 사람과 컴퓨터 사이를 잇는 프로그래밍 언어를 이용하게 된다. 반대로 사람도 마찬가지로 뉴런이라는 신경망을 통해서 확장하면서 학습하게 되는데 뇌에는 약 1000억 개의 뉴런을 가지고 있다. 뉴런이 얼마나 촘촘히 구성되었는가에 따라서 사람마다 지능의 차이가 생기게 되는 것이다. 다시 말해서 학습을 여러 번 거치고, 반복 학습을 진행하면 그만큼 뉴런이 더 많아진다는 것이다.

사람도 처음부터 사물을 인식하고 분류하지 못한다. 다만, 시간이 지나면서 다채로운 사물을 접하게 되고, 다양한 경험을 하면서 자연스럽게 학습되기 때문에 쉽게 사물을 구분할 수 있게 된다. 이러한 이론을 바탕으로 컴퓨터에 적용하도록 구성된 방법이 바로 인공신경망이다. 사람과 마찬가지로 컴퓨터도 학습을 통해서 점차 높은 확률로 사진, 사물을 분류할 수 있는 능력이 생기게 되는 것이다. 

뉴런이란?

뉴런은 신경계를 이루는 구조적, 기능적인 기본 단위이다. 전기적, 화학적 신호가 서로 연결된 신경세포를 통해 전달되고 이러한 연결의 집합적인 활동을 통해 감각, 운동, 사고 등의 복잡한 생명 활동이 이루어진다. 기능에 따라 분류하자면 감각을 중추신경계로 전달하는 감각 뉴런, 뇌에서 근육, 내장근육, 심장 등으로 운동조절 신호가 전달되는 운동 뉴런, 뉴런과 뉴런을 연결하는 연합 뉴런으로 나눌 수 있다. 

▲ [네이버 지식백과] 뉴런 [neuron] (서울대학교병원 신체기관정보, 서울대학교병원)

사람도 컴퓨터와 똑같이 작은 전기신호를 이용해서 뉴런과 신호를 주고받으며, 학습하게 된다. 컴퓨터와 다른 점이 있다면, 생물학적으로 작동되는 사람과, 기계적인 신호와 인공적으로 만들어진 가상의 뉴런을 통해서 학습하는 방법이 다르다. 

사람을 흉내 내기 위한 적합한 모델로 인공신경망을 구현하게 된다. 그러나 이렇게 복잡한 수식을 직접 작성해서 프로그램을 구성하는 것에는 일반인이 접근하기에 무리가 있다. 그래서 대표적으로 공개된 인공신경망 학습방법 모델의 하나로써 구글에서 오픈소스로 제공하고 있는 텐서플로우(Tensorflow)모듈을 주로 사용하고 있다.

2017/10/03 - 텐서플로우(tensorflow) 딥러닝을 위한 모듈

2017/09/19 - Anaconda3 tensorflow 설치하는 방법, 오류 해결방법

이러한 플랫폼이 공개돼 있기 때문에 프로그래밍을 조금 할 줄 아는 일반인들도 쉽게 인공지능을 구현해낼 수 있게 된다. 텐서플로우에서는 수많은 모듈을 지원하고 있기 때문에 자세한 내용은 위 링크를 확인해보길 바란다.

딥러닝이란?

앞서 사람의 뇌에는 1000억개에 달하는 수많은 뉴런이 촘촘히 이뤄져 있다고 말했다. 이처럼 컴퓨터도 여러개의 계층(Layer)을 촘촘히 이루어서 적합한 해답을 구할 수 있는 신경망을 구축할 수 있는 모델을 구현해내는 것이라고 할 수 있다. 

딥러닝에 대해 더 자세한 내용이 궁금하다면 아래의 링크를 참고하길 바란다.

위키백과 - 딥러닝