신경망이란 무엇인가?

신경망은 생물학적 뇌의 구조와 기능을 모방하는 것을 목표로 하는 머신 러닝의 하위 집합입니다. 인공 신경망(artificial neural network, ANN)이라고도 알려진 신경망은 데이터를 전송하고 처리하는 가중치 연결이 있는 레이어로 구조화된 상호 연결된 노드 또는 인공 뉴런으로 구성됩니다. 여러 레이어로 구성된 신경망은 딥 러닝 알고리즘의 기초를 형성합니다.

신경망은 훈련 데이터로부터 패턴과 관계를 학습하고, 지속적으로 적응 및 개선하며, 학습한 내용을 적용하여 예측이나 결정을 내리도록 설계되었습니다. 복잡한 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하여 문제를 해결하는 능력은 기존 알고리즘과 차별화됩니다.

신경망은 순방향 전파(forward propagation)라는 프로세스를 통해 작동합니다. 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 아키텍처를 통해, 입력 데이터는 네트워크를 통해 계층별로 전달되어 출력을 생성합니다. 신경망 내에는 정의된 입력, 가중치 및 함수 세트인 노드 레이어가 있습니다. 레이어의 각 뉴런은 이전 레이어로부터 입력을 받고 각 입력에 가중치를 적용한 다음 활성화 함수를 통해 가중치 합계를 전달합니다. 활성화 함수의 출력은 다음 레이어의 입력이 됩니다.

훈련 중에 네트워크는 예측 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 가중치를 조정합니다. 역전파(backpropagation)로 알려진 이 프로세스는 최적화 알고리즘을 사용하여 가중치를 업데이트하고 네트워크 성능을 향상시킵니다. 시행착오 과정을 통해 실수로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 정확성을 높일 수 있습니다. 결국 신경망은 이전에 한 번도 접해보지 못한 데이터에 대해 정확하게 예측을 할 수 있습니다.

기본 신경망은 다음과 같은 세 가지 레이어로 상호 연결된 뉴런으로 구성됩니다.

• 입력 레이어: 정보는 입력 레이어에서 신경망으로 들어갑니다. 그런 다음 입력 노드는 데이터를 처리 및 분석하여 다음 레이어로 전달합니다.
• 은닉 레이어: 입력 레이어 또는 다른 은닉 레이어에서 입력을 받아 은닉 레이어는 이전 레이어의 출력을 분석하고 처리한 후 다음 레이어로 전달합니다.
• 출력 레이어: 출력 레이어는 최종 결과를 생성하며 단일 또는 다중 노드를 가질 수 있습니다.

더 큰 딥 러닝 네트워크에는 수백만 개의 상호 연결된 뉴런이 있는 은닉 레이어가 많이 있습니다.

다양한 유형의 신경망은 각각 특정 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 일반적으로 데이터가 입력 노드에서 출력 노드로 흐르는 방식에 따라 분류됩니다. 가장 일반적인 유형의 신경망은 다음과 같습니다.

• 피드포워드 신경망(Feedforward neural networks)
  가장 간단한 변형인 이 네트워크는 입력, 은닉 및 출력 레이어로 구성됩니다. 정보는 입력 노드에서 출력 노드로 한 방향으로만 흐릅니다. 피드포워드 신경망은 피드백 프로세스를 사용하여 시간이 지남에 따라 예측을 개선하며 분류 및 회귀와 같은 작업과 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 및 안면 인식과 같은 기술에 자주 사용됩니다.
• 콘볼루션 신경망(Convolutional neural networks, CNN)
  CNN은 이미지 및 비디오 인식, 분류 및 분석에 특히 유용합니다. 이는 데이터의 로컬 패턴과 레이어 구조를 탐지하기 위한 필터 역할을 하는 다수의 콘볼루션 레이어에 의존합니다.
• 디콘볼루션 신경망(Deconvolutional neural networks , DNN)
  이미지 합성 및 분석에 널리 사용되는 디콘볼루션 신경망은 CNN 프로세스를 역으로 사용하여 수행됩니다. CNN이 원래 중요하지 않다고 간주했던 손실된 특징이나 신호를 탐지할 수 있습니다.
• 순환 신경망(Recurrent neural networks, RNN)
  보다 복잡한 신경망인 RNN은 순차적 데이터 처리를 위해 설계되었으며 시계열 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측하는 데 자주 활용됩니다. 여기에는 정보가 루프로 흐르도록 하는 피드백 연결이 있어 과거 입력의 메모리를 유지하고 가변 길이 시퀀스를 처리할 수 있습니다. 자가 학습 시스템은 주식 시장 예측, 판매 예측 및 텍스트 음성 변환에 자주 사용됩니다.
• 장단기 기억망(Long short-term memory networks, LSTM)
  LSTM 네트워크는 순차 데이터의 장기적인 종속성을 효과적으로 처리하는 특수한 유형의 RNN입니다. 이는 장기간 정보를 저장할 수 있는 메모리 셀을 추가하여 기존 RNN과 관련된 기울기가 사라지는(Vanishing Gradient) 문제를 완화합니다. LSTM은 제스처, 음성 인식, 텍스트 예측을 위해 배포되는 경우가 많습니다.

신경망은 기계가 실제 문제를 해결하고 제한된 인간 개입으로 지능적인 결정을 내릴 수 있도록 하기 때문에 중요합니다. 복잡한 비정형 데이터를 처리하고, 질문에 답변하고, 정확한 예측을 수행하는 능력 덕분에 여러 영역과 업계에서 필수적인 도구가 되었습니다. 챗봇과 자율주행차부터 과학, 의학, 금융, 농업, 사이버 보안 및 제품 추천에 이르기까지 신경망은 강력한 영향을 미치고 있습니다.

신경망은 데이터 내의 연결을 일반화하고 추론할 수 있으므로 자연어 이해 및 정서 분석과 같은 작업에 매우 유용합니다. 여러 입력을 처리하고, 다양한 요소를 동시에 고려하고, 조치나 예측을 촉진하는 출력을 제공할 수 있습니다. 또한 복잡한 관계를 식별하고 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 탐지하는 기능을 통해 패턴 인식에도 뛰어납니다. 이 기능은 신경망이 픽셀 수준 세부 정보나 음향 특징을 분석하여 물체를 식별하거나 음성 언어를 이해할 수 있는 이미지 및 음성 인식과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다.

또한 신경망은 기존 알고리즘이 종종 어려움을 겪는 비선형 매핑 기능을 제공합니다. 변수 간의 복잡한 상호 작용을 포착하고 모델링하는 기능은 재무 분석, 예측 모델링 및 복잡한 시스템 제어와 같은 작업에 이상적입니다.

신경망의 가장 명백한 이점은 문제 해결에 있어 인간(및 덜 분석적인 모델)보다 더 효율적이고 지속적으로 작업할 수 있다는 것입니다. 그 범위는 점점 더 해결하기 어려운 문제를 안고 있는 새로운 분야로 끊임없이 확장되고 있습니다. 곧 최종 사용자의 이점에 대해 보다 구체적으로 알아보겠습니다. 하지만 거시적인 차원에서 신경망의 보다 일반적이고 실용적인 이점은 다음과 같습니다.

• 복잡한 데이터 처리 능력: 신경망은 거대하고 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 처리하고 학습하여 기존 방법으로는 명확하지 않을 수 있는 귀중한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 정교한 의사 결정, 패턴 인식, 비선형 매핑이 가능합니다.
• 학습 및 적응성: 신경망은 데이터로부터 학습하고 가중치를 조정하여 성능을 향상할 수 있습니다. 변화하는 조건에 적응하고 새로운 데이터가 있어도 정확한 예측을 할 수 있습니다.
• 병렬 처리: 신경망은 병렬로 계산을 수행할 수 있으므로 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 훈련 및 유추 시간이 더 빨라집니다.
• 잡음 및 오류에 대한 견고성: 신경망은 잡음이 많거나 불완전한 데이터에 대해 어느 정도의 내성을 가지고 있습니다. 이를 통해 누락된 정보나 입력의 변화를 처리할 수 있어 실제 시나리오에서 더욱 실용적이고 강력해집니다.
• 확장성: 신경망은 대규모 문제와 데이터 세트를 처리하기 위해 확장될 수 있습니다. 또한 다중 프로세서의 성능을 활용하여 분산 컴퓨팅 시스템에서 훈련을 받을 수도 있습니다.

딥 러닝, 머신 러닝, 신경망은 서로 연결되어 있지만 구별되는 용어입니다. 딥 러닝은 여러 레이어의 신경망을 활용하는 머신 러닝 기술의 하위 집합을 의미합니다. 신경망은 데이터를 통해 학습하는 딥 러닝 네트워크 내의 기본 모델, 즉 중추 역할을 합니다.

머신 러닝은 예측이나 결정을 내리기 위해 모델을 훈련하는 데 필요한 더 넓은 범위의 알고리즘과 기술을 포괄합니다.

신경망의 가장 큰 과제와 한계는 일반적으로 훈련 과정에 있습니다. 심층 신경망을 훈련하려면 물리적 하드웨어, 노동, 전문 지식 및 귀중한 시간이 많이 필요합니다. 그 외에도 몇 가지 일반적인 한계는 다음과 같습니다.

• 기울기 소실과 폭주: 심층 신경망은 역전파 중에 기울기를 전파하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 기울기 소실 또는 폭주 문제가 발생할 수 있습니다.
• 레이블이 지정된 데이터의 필요성: 신경망에는 일반적으로 레이블이 지정된 훈련 데이터가 필요합니다. 이는 특히 레이블이 지정된 데이터 가용성이 제한된 도메인에서 획득하는 데 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 해석 가능성 및 투명성: 신경망은 복잡하고 비선형적인 특성으로 인해 종종 "블랙박스"라고 불립니다. 신경망의 의사 결정 과정을 해석하는 것은 어려울 수 있으며, 결과가 어떻게, 왜 생성되었는지 설명할 수 없으면 신뢰가 부족해질 수 있습니다.
• 리소스 요구사항: 대규모 데이터 세트로 대규모 신경망을 훈련하려면 비용이 많이 들고 상당한 고성능 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.
• 데이터 편향 위험: 알고리즘을 훈련하는 동안 만들어진 가정으로 인해 신경망이 문화적 편견을 증폭시킬 수 있습니다. 중립적이지 않은 알고리즘 데이터 세트를 제공하면 항상 편향이 전파됩니다.

신경망은 다양한 산업 분야에서 광범위하게 채택되어 왔습니다. 신경망은 의료 진단 및 부정 행위 방지부터 에너지 수요 예측, 화학 화합물 식별, 심지어 배송 기사가 이동하는 경로까지 모든 것에 기여합니다. 끊임없이 확장되는 사용 사례 목록에는 다음과 같은 몇 가지 예가 있습니다.

• 복잡한 패턴 인식
  일반적인 수준에서 신경망은 패턴을 인식하고 방대한 데이터 세트에서 의미 있는 정보와 인사이트를 추출하는 데 탁월합니다. 이것은 유전체학과 같은 분야에서 특히 중요한데, 신경망은 방대한 유전자 데이터를 분석하여 질병 표지를 식별하고 표적 치료법을 개발할 수 있습니다.
• 이미지 및 음성 인식
  신경망은 차세대 이미지 분류, 객체 감지, 음성-문자 변환 및 음성 비서를 가능하게 하며 이미지 및 음성 인식 애플리케이션에 혁신을 일으키고 있습니다. 콘텐츠 조정과 안면 인식에서부터 정확한 비디오 자막에 이르기까지 전 세계의 많은 부분이 매일 신경망의 혜택을 받고 있습니다.
• 자연어 처리
  신경망은 정서 분석, 기계 번역, 챗봇, 텍스트 생성 등 자연어 처리 작업에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 긴 양식의 문서 및 이메일, 사용자 의견 및 소셜 미디어 상호 작용에 대한 즉각적인 분석으로부터 유용한 정보를 수집할 수 있습니다.
• 자율주행차
  신경망은 자율주행차의 필수 구성 요소로서 물체 감지, 차선 감지 및 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다. 이는 차량이 주변을 인식하고 탐색할 수 있도록 하며 도로 표지판부터 사람까지 모든 것을 인식할 수 있는 컴퓨터 비전을 제공합니다.
• 의료 애플리케이션
  신경망은 질병 진단, 신약 개발, 맞춤형 의학, 의료 영상 분석 등 의료 분야에 크게 기여해 왔습니다.
• 추천 시스템
  신경망은 추천 시스템을 강화하여 제품, 영화, 음악 등에 대한 맞춤형 제안을 제공합니다. 또한 사용자의 행동과 선호도를 분석하여 관련 추천을 제공합니다. 아울러 소셜 네트워크 필터링 및 사용자 행동 분석(UBA)을 통해 타겟 마케팅을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 재무 분석
  신경망은 금융 부문에서 사기 탐지, 시장 예측, 위험 평가 모델링, 가격 파생 상품, 증권 분류, 신용 평가 및 알고리즘 거래와 같은 애플리케이션을 위해 사용됩니다. 재무 데이터에서 파악하기 어려운 패턴을 포착할 수 있습니다.
• 제조 및 품질 관리
  신경망은 제조 공정의 이상 징후 탐지, 예측 유지 관리, 품질 관리 및 최적화에 사용됩니다.

Elastic은 인공 지능, 딥 러닝 및 머신 러닝의 최전선에 있습니다. Elasticsearch Relevance Engine(ESRE)은 2년 이상의 집중적인 머신 러닝 연구 및 개발을 기반으로 구축되어, 정확도가 높은 AI 검색 애플리케이션을 만들기 위한 기능을 제공합니다. Elasticsearch Relevance Engine은 최고의 AI와 Elastic의 텍스트 검색을 결합하여, 개발자에게 정교한 검색 알고리즘의 맞춤형 제품군을 제공하고 외부의 대규모 언어 모델(LLM)과 통합할 수 있는 기능을 제공합니다.

Elastic의 고급 기능을 통해, 개발자는 ESRE를 사용하여 뛰어난 정확도를 갖춘 시맨틱 검색을 즉시 적용할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스, 텍스트 분류, 데이터 주석, PyTorch, Hugging Face와 같은 도구 세트를 사용하여 강력한 AI 및 머신 러닝 지원 검색 경험을 구축하고 여러분의 데이터 세트에 대해 모델을 훈련할 수 있습니다.

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