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케라스를 사용한 인공 신경망 소개
사람이 새를 보고 비행기에 대한 영감을 얻었고, 산우엉에서 찍찍이에 대한 영감을 얻었듯이
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셀 수 없이 많은 발명품이 자연에서 영감을 받았습니다. 그렇다면 지능적인 기계를 만드는 법
에 대한 영감을 얻으려면 뇌 구조를 살펴보는 것이 합리적일 것입니다. 이는
인공 신경망
artificial
neural
network
(
ANN
)을 촉발시킨 근원입니다. 인공 신경망은 뇌에 있는 생물학적 뉴런의 네트워
크에서 영감을 받은 머신러닝 모델입니다. 그러나 새를 보고 비행기에 대한 영감을 얻었다 하
더라도 비행기 날개를 새처럼 펄럭거릴 필요는 없습니다. 비슷하게 인공 신경망도 생물학적 뉴
런(신경 세포 )에서 점점 멀어지고 있습니다. 어떤 이들은 연구자의 창의성이 생물학적 시스템
에 국한되지 않도록 생물학적 비교를 모두 버려야 한다고 주장합니다 (예를 들면 ‘뉴런
neuron
’ 대
신 ‘유닛
unit
’으로 부릅니다 ).
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인공 신경망은 딥러닝의 핵심입니다. 인공 신경망은 다재다능하고 강력하고 확장성이 좋아서
수백만 개의 이미지를 분류하거나 (예를 들면 구글 이미지 ), 음성 인식 서비스의 성능을 높이
거나 (예를 들면 애플의 시리
Siri
), 매일 수억 명에 이르는 사용자에게 가장 좋은 비디오를 추천
하거나 (예를 들면 유튜브 ), 바둑 ...