사실 이 방법의 원리를 자세히 살펴보기 위해서는 복잡한 미분 계산이 필요합니다. 하지만 기본 원리만 제대로 이해해도 인공 신경망을 만들 때는 큰 문제없습니다.

이렇게 뒤로 가면서 가중치를 수정하면 그다음은 어떻게 하면 될까요? 다시 한 번 데이터를 흘려보낸 후 결괏값을 살펴봅니다. 그 결괏값이 정답과 어떤 차이가 있는지 살펴본 후 다시 오차 역전파법을 사용하여 가중치를 수정합니다.

인공 신경망은 이 과정을 반복하며 오차를 0으로 줄여 나갑니다. 흔히 인공지능을 학습시킨다고 하죠? 바로 이렇게 오차값을 계산하고, 그 오차값에 따라 가중치를 점점 수정해 나가는 모습이 바로 인공 신경망에서 인공지능을 학습시키는 방법입니다.

지금까지 인공지능을 만드는 방법 중 하나인 인공 신경망의 원리를 살펴보았습니다.