신경망 (Neural Network)
별칭: neural network · 인공 신경망 · artificial neural network
여러 계산 노드가 층을 이루며 데이터의 패턴을 학습하는 AI 모델 구조.
신경망은 딥러닝 모델의 기본 구조다. 사람 뇌를 그대로 복제한 것은 아니지만, 여러 노드와 층을 통해 입력에서 특징을 뽑고 결과를 낸다. 이미지 인식, 음성 인식, LLM 같은 최신 AI의 많은 부분이 신경망 구조 위에서 동작한다.
정의
신경망은 입력을 여러 계산 단계를 거쳐 출력으로 바꾸는 모델 구조다. 여러 노드가 층으로 연결되어 있고, 학습 과정에서 연결 강도에 해당하는 값이 조정된다. 이름은 생물학적 신경망에서 영감을 받았지만 실제 뇌를 그대로 구현한 것은 아니다.
왜 중요한가
오늘날 딥러닝 모델의 많은 부분이 신경망 구조를 사용한다. 이미지에서 물체를 찾고, 음성을 텍스트로 바꾸고, 문장을 생성하는 모델이 모두 복잡한 신경망을 활용한다. 초심자는 신경망을 “데이터를 여러 단계로 해석하는 계산 구조” 정도로 이해하면 충분하다.
Semicolon에서의 의미
강의에서는 신경망 자체를 구현하기보다, 왜 AI가 예전 규칙 기반 프로그램과 다르게 동작하는지를 설명하는 배경으로 사용한다. 신경망은 정답 규칙을 사람이 모두 쓰지 않고, 데이터에서 특징을 학습한다는 관점을 보여준다.
주의할 점
신경망은 강력하지만 내부 판단 과정이 불투명할 수 있다. 중요한 업무에 사용할수록 입력 데이터, 평가 기준, 실패 사례, 사람 검토 프로세스를 함께 준비해야 한다.