만년필잉크의 데이터 분석 지식 저장소

 지난 포스트의 머신러닝, 딥러닝에 대한 설명이 잘 와 닿지 않았을 수 있다. 그러나 퍼셉트론(Perceptron)에 대해 학습해보면, 어떤 과정을 통해서 머신러닝이 이루어지고, 기계 학습이라는 단어의 학습이 정확히 무엇을 의미하는지 알 수 있을 것이다.

1. 신경 세포

 머신러닝 공부를 해보면 신경망(Neural Network)라는 단어를 종종 볼 수 있었을 것이다. 그리고 머신러닝에 사용되는 인공신경망이 사람의 신경을 흉내 내어 만들어졌다는 글도 나오는데, 대체 이게 무슨 소리일까?

• 위 그림은 인간의 신경 세포인 뉴런이다.
• 뉴런은 가지돌기(수상돌기)에 여러 신호가 도착하면 신경 세포체에서 이를 합치고, 합쳐진 신호가 특정 임계 값을 넘으면, 출력 신호가 생성되어 축삭 돌기를 통해 다음 뉴런으로 신호가 전달된다.
• 여기서 중요한 포인트는 다음과 같다.
  • A. 여러 신호가 신경 세포체로 전달된다.
  • B. 전달된 신호는 하나로 합쳐진다.
  • C. 합쳐진 신호가 특정 임계값을 넘으면, 전달된다.
• 나중에 다룰 이야기지만, 위 이야기에서 정보가 하나로 합쳐져서 전달되는 과정이 활성화함수(Activation function)를 나타내는 부분이라고 생각하자(이 건 나중에 다시 이야기하니깐 대충 넘기자)

2. 퍼셉트론(Perceptron)

• 퍼셉트론은 위에서 나온 신경 세포를 알고리즘화한 것으로, 딥러닝의 기본이 되는 개념이다.
• 퍼셉트론은 N개의 입력 받아 1개의 신호를 출력한다.
• 퍼셉트론은 받아들여 합친 신호가 임계값보다 크면 1을 출력하고, 임계값보다 작으면 0을 출력하여, 정보를 전달하거나 전달하지 않는다.

• 위 퍼셉트론 그림에서 원은 노드(Node) 혹은 뉴런(Neuron)이라고 부르며, 선은 엣지(Edge)라고 부른다.
• 노드에서 다음 노드로 정보가 전해질 때, 가중치($w_1$, $w_2$)가 곱해져 전달된다.
• 전달되는 값과 가중치가 곱해진 값($w_1x_1$)의 합($w_1x_1 + w_2x_2$)이 임계값 $\theta$(theta)보다 크면 1이, 작으면 0이 출력되는데, 이는 위에서 언급한 신경세포에서 신호가 전달되는 과정을 그대로 따라한 것과 같다.
• 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.

$$y = \begin{cases}
 0 \ \ \ (w_1x_1 + w_2x_2 \leq \theta) \\ 
 1 \ \ \ (w_1x_1 + w_2x_2 > \theta)
\end{cases}$$

• 위 함수를 보면, 위 신경세포에서 설명한 신호가 움직이는 과정을 쉽게 표현한 것임을 알 수 있다.

3. 퍼셉트론의 구현

• 앞서 입력 노드가 2개인 퍼셉트론의 함수를 적어보았다. 만약, 위 함수를 파이썬 코드로 구현한다면, 그것이 바로 퍼셉트론을 구현하는 것이 아니겠는가. 한 번 만들어보도록 하자.

# Perceptron 함수를 코드로 구현해보자
>>> def Perceptron(x1, x2, w1, w2, theta):

>>>     y = w1*x1 + w2*x2
            
>>>     if y <= theta:
>>>         return 0
                
>>>     elif y > theta:
>>>         return 1

• $x_1$과 $x_2$는 퍼셉트론의 노드이므로, 0과 1의 값만 나올 수 있다.
• $x_1=0,\ x_2=1,\ w_1=0.1,\ w_2=0.3,\ theta=0.6$으로 함수를 실행해보자 

>>> Perceptron(x1=0, x2=1, w1=0.1, w2=0.3, theta=0.6)
0

• 위 결과를 보면, 0*0.1 + 1*0.3 <= 0.6으로 나와 0이 반환된 것을 알 수 있다.
• 이를 보면, 가중치는 해당 노드에서 전달되는 정보의 중요도를 어느 정도나 강하게 줄 것인지를 따지는 것이고, 임계값은 받아들인 신호를 얼마나 타이트하게 평가할 것인가를 판단하는 수단이라는 것을 알 수 있다.

 지금까지 신경망의 기본이 되는 신경 세포, 퍼셉트론의 기본 개념에 대해 학습해보았다. 다음 학습에선 퍼셉트론을 이용하여 단순한 논리 회로를 적용하는 방법에 대해 학습해보도록 하겠다.

 해당 포스팅은 사이토 고키의 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"책을 참고하여 작성하였다. 해당 책은 꽤 얇고 내용도 이해하기 쉽게 써놨으므로, 머신러닝을 시작하는 초보가 읽기에 괜찮은 책이다. 시간 날 때, 한 번 읽어보기 바란다(참고로 PPL이 아니다! 내 돈 주고 내가 산 괜찮은 책 소개다!).