October 2025
Intermediate to advanced
878 pages
16h 9m
Korean
Content preview from Scikit-Learn과 PyTorch를 활용한 실전 머신러닝
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9장. 인공 신경망 소개
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
새( )는 우리에게 비행의 영감을 주었고, 우엉 식물은 벨크로에 영감을 주었으며, 그 외에도 자연은 수많은 발명품에 영감을 주었습니다. 그렇다면 지능형 기계를 만드는 방법에 대한 영감을 얻기 위해 뇌의 구조를 살펴보는 것은 논리적으로 당연해 보입니다. 이것이 바로 우리 뇌에서 발견되는 생물학적 뉴런 네트워크에서 영감을 얻은 머신 러닝 모델인 인공 신경망 (ANN)이 탄생하게 된 논리입니다. 하지만 비행기는 새에서 영감을 받았지만 날기 위해 날개를 펄럭일 필요는 없습니다. 마찬가지로 인공신경망도 점차 생물학적 사촌과는 상당히 달라지고 있습니다. 심지어 일부 연구자들은 생물학적으로 그럴듯한 시스템에만 창의성을 제한하지 않도록 생물학적 비유를 완전히 버려야 한다고 주장하기도 합니다(예: '뉴런'이 아닌 '단위'라고 표현하는 등).1
인공신경망은 딥러닝의 핵심입니다. 다재다능하고 강력하며 확장성이 뛰어나기 때문에 수십억 개의 이미지를 분류하거나(예: Google 이미지), 음성 인식 서비스(예: Apple의 Siri 또는 Google Assistant) 및 챗봇(예: ChatGPT 또는 Claude), 매일 수억 명의 사용자에게 시청할 만한 최고의 동영상을 추천하거나(예: YouTube) 단백질이 접히는 방식을 학습하는(DeepMind의 AlphaFold) 등 크고 복잡한 머신러닝 작업을 처리하는 데 이상적입니다.
이 장에서는 최초의 인공 신경망 아키텍처를 간단히 살펴보는 것부터 시작해 오늘날 많이 사용되는 다층 퍼셉트론(MLP)까지 인공 신경망을 소개합니다(다른 많은 아키텍처는 다음 장에서 살펴볼 것입니다). 이 장에서는 Scikit-Learn을 사용해 간단한 MLP를 구현해보고, 다음 장에서는 훨씬 더 유연하고 효율적인 신경망용 라이브러리인 PyTorch로 전환해 보겠습니다.
이제 인공 신경망의 기원으로 시간을 거슬러 올라가 보겠습니다.
생물학적 뉴런에서 인공 뉴런으로
놀랍게도, 인공 신경망은 1943년 신경 생리학자 Warren McCulloch와 수학자 Walter Pitts에 의해 처음 소개된 이래 꽤 오래 전부터 존재해 왔습니다. 그들의 획기적인 논문에서2 "신경 활동에 내재된 아이디어의 논리적 계산"이라는 논문에서 McCulloch와 Pitts는 동물의 뇌에서 생물학적 뉴런이 어떻게 함께 작동하여 명제 논리를 사용해 복잡한 계산을 수행할 수 있는지에 대한 단순화된 계산 모델을 제시했습니다. 이것이 최초의 인공 신경망 아키텍처였습니다. 그 이후로 다른 많은 아키텍처가 발명되었습니다.
인공신경망의 초기 성공은 곧 우리가 진정한 지능을 갖춘 기계와 대화할 수 있을 것이라는 믿음을 널리 퍼뜨렸습니다. 1960년대에 이 약속이 실현되지 않을 것이라는 사실이 분명해지자(적어도 한동안은) 자금은 다른 곳으로 흘러갔고, ANN은 긴 겨울에 접어들었습니다. 1980년대 초, 새로운 아키텍처가 ...
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