UNIT 06
인공 신경망의 학습 원리
지금까지 뉴런에 들어온 입력값이 어떠한 과정을 거쳐 출력값을 가지게 되는지 살펴봤습니다. 최종적으로 나온 출력값이 항상 맞으면 좋지만, 그렇지 않다면 인공지능을 다시 학습시킬 필요가 있습니다. 그럼 인공 신경망의 출력값이 맞았는지 틀렸는지를 어떻게 판단할 수 있을까요? 정답 데이터와 비교해 보면 되겠죠?
특정한 데이터를 넣고 인공지능의 출력값과 실제 정답을 비교해 보면 됩니다. 만약 정확하게 예측하지 못한다면 정확하게 예측하도록 해 줄 필요가 있습니다. 이처럼 인공 신경망의 예측 성능을 계속해서 높여 나가는 과정을 인공지능의 학습이라고 말합니다.
TIP
지금 설명하는 인공 신경망은 지도 학습 방법입니다. 바로 정답이 있는 데이터로 학습하기 때문입니다.
이러한 과정이 말로는 간단한 것 같지만 실제로는 조금 복잡합니다. 왜냐하면 인공지능 모델이 출력한 값과 정답을 비교하여 오차를 구하고 그 오차를 줄이도록 인공지능 모델을 바꿔야 하기 때문입니다.
앞에서 말한 인공지능 모델 3가지를 기억하시나요? 이를 사용하여 조금 더 자세히 설명해 보겠습니다. 첫 번째 모델은 바로 남자인지 여자인지를 구분하는 인공지능 모델입니다. 두 번째 모델은 그 사람의 나이대를 맞히는 모델입니다. 이 모델은 그 사람이 20대 이하인지, 30~40대인지, 50대 이상인지를 구분하는 인공지능 모델입니다. 마지막 세 번째 모델은 그 사람의 정확한 나이를 알아맞히는 인공지능 모델입니다.
그럼 먼저 각 모델에서의 오차를 구하는 방법을 살펴보겠습니다.