지금까지 뉴런에 들어온 입력값이 어떤 과정을 거쳐 출력값을 가지는지 살펴보았습니다. 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 비교하면 됩니다. 정확하게 예측하지 못한다면 정확하게 예측하도록 할 필요가 있습니다. 이처럼 인공 신경망의 예측 성능을 계속해서 높여 나가는 과정을 인공지능의 학습이라고 합니다.

TIP

이러한 과정은 말로는 간단한 것 같지만 실제로는 조금 복잡합니다. 인공지능 모델이 출력한 값과 정답을 비교하여 오차를 구하고 그 오차를 줄이도록 인공지능 모델을 바꾸어야 하기 때문입니다.