인공지능수학 · 제1회

기계는 어떻게 배우나사과와 오렌지를 어떻게 구별하게 할까? — 뉴런 하나의 판단

인공지능은 사람이 규칙을 일일이 안 알려줘도 데이터를 보고 스스로 배워요. 그 가장 작은 단위가 퍼셉트론 — 뇌의 뉴런을 흉내 낸 판단기 하나예요. 이것부터 시작해 딸 은우의 질문(감정분석 AI)까지 가봅시다.


01규칙을 일일이 못 준다면

컴퓨터에게 사과와 오렌지를 구별시키려면? “빨갛고 둥글면 사과”라고 규칙을 다 적을까요? 예외가 너무 많아요. 대신 예시(데이터)를 보고 스스로 기준선을 긋게 하면 어떨까요?

뉴런 하나는 입력마다 가중치(중요도)를 곱해 더하고, 그 합이 기준을 넘으면 “사과!”라고 외쳐요. 직접 가중치를 맞춰봐요.

02직접 해보기 — 선 하나로 나누기

가로축은 빨간 정도, 세로축은 둥근 정도. 빨간 점=사과, 노란 점=오렌지예요. 가중치 슬라이더기준선을 움직여 둘을 완벽히 나눠보세요!

1.0빨강 중요도
0.0둥긂 중요도
-5.0기준(편향)
정확도 0% (0/10 맞음)
기준선을 움직여 두 과일을 완벽히 나눠보세요.

뉴런은 w₁·x₁ + w₂·x₂ + b를 계산해, 0보다 크면 사과, 작으면 오렌지로 판단해요. 가중치 w는 각 특징의 ‘중요도’, b는 기준선의 위치예요. 딱 맞는 가중치를 찾으면 선 하나로 완벽히 갈려요.

03퍼셉트론 — 인공 뉴런

출력 = 1 (사과) if w·x + b > 0 , 아니면 0 (오렌지)

입력에 가중치를 곱해 더하고 기준과 비교 — 이게 뉴런 하나(퍼셉트론)의 판단이에요. 지금은 우리가 손으로 맞췄지만, 2회에선 기계가 스스로 가중치를 찾는 법(경사하강법)을 배워요.

04스스로 점검하기

점수 0 / 0

05더 깊이 — 세 개의 수심

고교퍼셉트론·가중치·결정경계입력×가중치의 합과 기준, 선 하나로 나누는 이진 분류.
학부선형분류·퍼셉트론 학습규칙가중치 갱신 규칙, 선형분리가능성, 로지스틱 회귀와의 관계.
대학원마진·SVM·표현학습최대마진 분류(SVM), 커널, 특징을 스스로 배우는 심층표현.

다음 회 예고 — 사람이 가중치를 일일이 못 맞춰요. 기계가 틀린 만큼 스스로 고치는 법, 경사하강법으로. → 인공지능수학 제2회

『수요를 따라가는 수학 · 인공지능수학』 제1회. 퍼셉트론 분류 시뮬레이터 + 자동채점. · 인공지능수학방으로