"신경망"은 인간의 두뇌에서 발견되는 뉴런을 모델로 한 고급 컴퓨팅 아키텍처입니다. 이는 일반적으로 인공 뉴런 또는 간단히 뉴런이라고 하는 상호 연결된 노드를 통해 정보 전송 및 처리 과정을 시뮬레이션함으로써 작동합니다. 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 맥락에서 신경망은 딥 러닝 모델이 구축되는 주요 기술로 사용되어 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 패턴을 인식하고, 데이터를 분석하고, 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
신경망은 입력 레이어, 하나 이상의 숨겨진 레이어, 출력 레이어로 구성되며 각 레이어에는 여러 개의 뉴런이 포함됩니다. 입력 레이어는 텍스트나 이미지 등의 원시 데이터를 수신하고, 히든 레이어(들)는 데이터를 처리하며, 출력 레이어는 분류, 예측, 결정의 형태로 최종 결과를 제공합니다. 이러한 층 내의 뉴런은 특정 입력의 중요성을 결정하는 가중치가 할당되는 시냅스라는 경로로 연결됩니다. 학습은 신경망이 오류를 최소화하기 위해 이러한 가중치를 미세 조정하여 결과적으로 예측의 정확도를 높일 때 발생합니다.
가장 널리 사용되는 신경망 유형 중 하나는 객체 인식, 이미지 분류, 컴퓨터 비전과 같은 이미지 기반 작업을 전문으로 하는 CNN(Convolutional Neural Network)입니다. 또 다른 인기 있는 유형은 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크로, 시퀀스 데이터 또는 시계열 데이터를 처리하도록 설계되어 텍스트 및 음성 인식, 자연어 처리, 재무 예측과 같은 애플리케이션에 적합합니다.
신경망은 의료부터 금융, 자율주행차부터 추천 시스템까지 다양한 영역에서 구현되었습니다. 의료 분야에서는 의료 영상을 통해 질병을 감지하고 진단하기 위해 신경망이 사용되었습니다. 예를 들어, 유방 조영술에서 암을 정확하게 감지합니다. 금융 분야에서는 신경망을 사용하여 시장 동향을 예측하고, 위험 요인을 분석하고, 자동화된 거래 추천을 제공할 수 있습니다. Tesla 및 Waymo와 같은 회사는 객체 인식 및 환경 감지를 위해 자율주행차 시스템에서 신경망을 활용했습니다. Netflix 및 Amazon에서 사용하는 것과 같은 추천 시스템은 신경망을 활용하여 사용자 선호도를 분석하고 개인화된 콘텐츠 추천을 제공합니다.
애플리케이션 개발을 위한 강력한 no-code 플랫폼인 AppMaster 에서는 신경망을 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 고객은 이미지 인식, 텍스트 분석, 의사결정 지원 시스템과 같은 작업에 이러한 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. AppMaster 의 시각적 도구를 사용하면 사용자는 광범위한 프로그래밍 전문 지식 없이도 신경망이 통합된 애플리케이션을 신속하게 설계하고 구축할 수 있습니다.
AppMaster 플랫폼을 사용하면 고객은 Go(Golang)를 사용하는 백엔드 애플리케이션, Vue3 프레임워크 및 JS/TS를 사용하는 웹 애플리케이션, Android용 Kotlin 및 Jetpack Compose 와 iOS용 SwiftUI 를 기반으로 하는 서버 중심 접근 방식을 사용하는 모바일 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 신경망을 애플리케이션에 원활하게 통합하여 사용자에게 최첨단 AI 기능을 제공할 수 있습니다.
또한 AppMaster 플랫폼은 데이터베이스 스키마 마이그레이션 스크립트 자동 생성은 물론 서버 endpoints 위한 포괄적인 최신 Swagger(OpenAPI) 문서 생성과 같은 필수 소프트웨어 개발 모범 사례를 준수합니다. 애플리케이션이 변경될 때마다 AppMaster 애플리케이션을 처음부터 다시 생성하여 기술적 부채를 제거하고 최적의 성능과 확장성을 보장합니다.
요약하면, 신경망은 인간 뉴런의 구조와 기능을 시뮬레이션하여 다양한 응용 분야에서 효율적인 학습, 분석 및 의사 결정을 가능하게 하는 계산 모델입니다. AppMaster 와 같은 플랫폼은 신경망과 기타 고급 AI 및 ML 기술을 활용하여 기업과 개인이 실제 문제를 해결하고 다양한 산업 전반에 걸쳐 사용자 경험을 최적화하는 최첨단 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다.
