인공 신경망 (ANN - Artificial Neural Networks)

1. 인공 신경망이란

인공 신경망(ANN)은 생물학적 신경망, 즉 인간의 두뇌에서 신경세포와 그들 간의 연결을 모방하여 만든 컴퓨팅 시스템이다. 인공 신경망은 정보 처리의 복잡한 패턴을 학습하고 인지하는 능력을 갖추고 있어, 다양한 문제를 해결하는 데 효과적이다. 이 시스템은 데이터에서 패턴과 규칙을 자동으로 학습하는 기능을 가지며, 입력 값을 받아들여 이를 처리하고 출력 값을 생성하는 구조를 가지고 있다. 인공 신경망은 주로 여러 개의 층으로 구성되며, 각 층은 노드(또는 뉴런)로 이루어져 있다. 각 노드는 입력 신호를 받아 가중치를 적용한 후 비선형 함수에 따라 출력 신호를 생성한다. 이 과정을 통해 신경망은 입력과 출력 간의 관계를 학습한다. 인공 신경망의 기본 구성 요소는 활성화 함수, 가중치, 편향, 그리고 손실 함수 등이다. 활성화 함수는 입력 값의 조합에 기반하여 노드의 출력을 결정짓는 역할을 하며, 데이터가 특정 예측 또는 분류에 해당하는지를 판단하도록 한다. 가중치는 각 연결의 중요성을 조절하는 데 사용되며, 학습 과정에서 조정된다. 편향은 특정 노드의 출력을 일정 수준으로 이동시켜주는 역할을 하여, 모델의 표현력…(생략)