Pytnon 머신 러닝 뉴런 인공지능이 학습하는 방법 기초

인공지능이 학습하는 방법에 대해서 말해보려고 합니다 사실 인공지능이 어떻게 학습하는지 알아야지만 

인공지능에 대한 모델에 대해서 배울수있는데요 

 

위에 사진은 동물의 뉴런과 인공지능에 뉴런입니다 

 

동물은 어떤 고통 또는 어떤 아픔들을 느낄떄 머릿속에 있는 식경 세포 가있는데 시냅스를 타고 세포체로 가 축삭 돌기에 대해서 출력합니다 여기서 간단히 출력하는 기준은 들어오는 아픔 촉각 후각 미각 등 여러 반응들이 

 

신경세포로 들어오게 되면 시넵스를타고 수상돌기 즉 세포체에 들어오는데요 세포체는 시냅스에서 타고 들어온 모든 촉각  후각 미각 청각 등 우리의 감촉들이 들어오게 됩니다 세포체 안에는 일정량의 출력 조건이 있습니다 

 

만약 세포체의 출력 조건이 10 이라면 시냅스를 타고 들어온 감촉들이 1  , 2, 3 이 들어왔다고 가정해보겠습니다 그럼 세포체에서 모든 값들을 더하는데요 그게 만약 10 이 넘으면 축삭돌기를 타고 뇌에 출력을 해줍니다 하지만  1, 2, 3이라는 데미가 들어왔다면 뇌는 출력을 하지 않습니다 

 

 

이렇게 모든 값들을 받아 한곳에서 더하고 조건이 맞으면 출력 또는 출력하지 않습니다 대미지가 엄청 많든 아닌 듯 조건만 맞으면 그게 얼마 큼의 대미지야 라고 하지 않고 그냥 대미지가 있다 없다로 만 출력합니다 

 

컴퓨터에서 0 , 1을 사용하는것처럼이요 

 

인공지능의 뉴런을 보면 입력값 과 w 값이라는 가중치가 있습니다 뇌에도 사실은 우리가 살면서 가중치라는 게 정해지고 그 값들이 대미지와 곱하여 세포체에 들어오는 것인데요 

 

인공지능도 각값마다 가중치가 1대 1로 맵핑되어 곱하여져 들어옵니다 그 후에 인간의 세포체를 모방한  곳에 값들이 전부 들어와 가중치라 값해진 입력값에 대해서 곱하여 내부에서 구현된 어떤 일정한 조건의 값을 기준치로 새워놓고 맞으면 1

틀리면 0 을 출력하는 인간의 뇌와 같습니다 

 

 

이렇게  인공지능이 학습하는 방법에 대해서 알아봤습니다 인공지능을 공부하기 전에 꼭 알아야 할 지식인데요 사진을 보고 어렵다라고 생각하지 마시고 한 번쯤  읽으시면 도움이 되실리라고 자부합니다 

 

저렇게 인공지능은 인간의 뉴런을 모방하여 추상화 한것이나 마찬가지입니다 감사합니다