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인공 신경망의 첫 구현체이자 현대 딥 러닝의 시초, 퍼셉트론
[HELLO AI] 인공지능 따라잡기인공지능(AI), 머신 러닝, 딥 러닝은 이제 어디에서든 매우 쉽게 접할 수 있다. 간단하게 정의하자면 AI는 ‘인간의 지능을 모사한 시스템’으로 정의되고 머신 러닝은 보다 구체적으로 ‘특정한 작업을 수행하는 기계에 데이터를 더 추가할수록 성능이 올라가는 기계’를 뜻한다. 마지막으로 딥 러닝은 ‘인공 신경망으로 구현한 머신 러닝의 특수한 형태’를 말한다. 다시 말해 AI는 인간 지능과 유사한 특성을 가진 컴퓨터를 뜻하는 말로, 셋 중 가장 광의의 개념이고 머신 러닝과 딥 러닝은 AI를 구현하는 각각의 접근 방식이다. 그리고 많은 영역에서 딥 러닝이 머신 러닝보다 진보된 기술로 인식되는데, 이는 개념적으로 딥 러닝이 인간의 뇌가 지닌 생물학적 특성을 보다 구체적으로 모사하고 있기 때문이다.요즘 특히 핫한 이 딥 러닝의 핵심 키워드는 인공 신경망이다. 인공 신경망은 실제 우리 뇌의 신경 세포와 뉴런의 연결 구조에서 영감을 받은 개념이다. 즉 뇌에서 수많은 뉴런들이 연결돼 정보를 처리하고 전달하는 것처럼 인공 신경망은 수많은 함수를 서로 연결해 복잡한 정보를 처리하는 네트워크 구조를 말한다. 이 인공 신경망을 최초로 구현한, 현대 딥 러닝의 시초라고 할 수 있는 형태가 바로 ‘퍼셉트론’이다. 대중적으로 잘 알려진 이론은 아니지만 실제 퍼셉트론 이론은 모든 딥 러닝 교재의 첫 페이지를 장식할 만큼 현대 딥 러닝의 토대를 만들었다고 인정받는다. 그리고 이를 고안한 사람은 바로 미국의 프랭크 로젠블라트 박사다.1928년 뉴욕에서 태어난 로젠블라트 박사는 코넬대에서 컴퓨터공학이 아닌 사회심리학을 전
2021.03.26 07:05:01
