인공지능의 발전/인공지능의 진화
역전파 알고리즘 (Backpropagation)
Seven AI Workers
2025. 4. 13. 19:28
역전파 알고리즘은 1986년 루멜하트(David Rumelhart), 힌튼(Geoffrey Hinton) 등이 소개한 인공신경망 학습 방법입니다. 이 알고리즘 덕분에 **다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron)**을 학습시킬 수 있게 되었고, 신경망의 실질적 부활을 이끌었습니다.
🧠 배경
- 초기 퍼셉트론은 **단층 구조(single-layer)**라서 XOR 문제 등 복잡한 문제를 해결하지 못했습니다.
- 하지만 층을 여러 개 쌓은 **다층 퍼셉트론(MLP)**은 복잡한 문제도 풀 수 있었죠.
- 문제는 학습 방법이 없었다는 점입니다. 바로 이 지점을 역전파 알고리즘이 해결했습니다.
🔁 역전파는 무슨 뜻인가요?
- Forward Pass: 입력 데이터를 앞에서 뒤로 전달하며 예측값을 계산합니다.
- Backward Pass (역전파): 예측값과 실제 정답의 차이(오차)를 계산하여, 그 오차를 뒤에서 앞으로 보내며 각 층의 가중치를 조정합니다.
🔍 왜 필요한가요?
- 다층 신경망에서는 각 층이 예측에 어떻게 기여했는지 알아야 가중치를 제대로 고칠 수 있습니다.
- 역전파는 수학적으로 각 가중치가 얼마나 잘못되었는지를 계산해 줍니다.
- 이 정보를 기반으로 **경사 하강법(Gradient Descent)**을 사용해 가중치를 조금씩 수정합니다.
📦 쉽게 말하면 이런 과정입니다
- 예측하기: 입력 → 여러 층을 통과 → 출력 예측값 생성
- 틀린 정도 계산: 예측값과 실제 정답 비교 → 오차(Error) 측정
- 역방향으로 전달: 출력층 → 은닉층 → 입력층 순으로 오차를 각 층에 나눠서 전달
- 가중치 조정: 오차를 줄이기 위한 방향으로 각 연결의 가중치를 살짝씩 조정
- 반복 학습: 이 과정을 수천~수만 번 반복하며 점점 더 정확해짐
📊 예시 비유: 시험 공부 시스템
- 시험을 본 뒤 틀린 문제를 보고 어떤 부분이 약했는지 분석함 → 잘못된 개념을 역으로 추적
- 어떤 교과서, 어떤 개념에서 오해가 있었는지 거슬러 올라가서 → 다음엔 그 부분을 보완함
- 이것이 ‘역전파’입니다. 오답의 원인을 추적해서 공부 방법(가중치)을 조정하는 것과 비슷합니다.
🚀 실제 활용 및 응용 확대
- 역전파는 단순한 분류 문제를 넘어서 딥러닝의 핵심 학습 도구로 자리 잡았습니다.
- 예를 들어, 다음과 같은 분야에서 역전파 기반 신경망이 널리 활용됩니다:
- 이미지 인식: 사람 얼굴 인식, 고양이/강아지 구분 (예: CNN + Backprop)
- 음성 인식: 음성 데이터를 텍스트로 변환 (예: 음성 비서, AI 스피커)
- 자연어 처리: 기계 번역, 챗봇, 감정 분석 (예: GPT, BERT 등)
- 의료 진단: MRI, X-ray 이미지 분석 → 이상 여부 판단
- 역전파는 이처럼 복잡한 패턴 인식 문제를 해결할 수 있게 만들어줬고, AI 붐의 핵심 기술이 되었습니다.
✅ 요약
- 역전파는 신경망이 스스로 학습하는 핵심 알고리즘입니다.
- 예측 결과가 틀렸을 때, 그 오차를 기반으로 신경망의 내부를 ‘거꾸로 돌아가며’ 가중치를 조정합니다.
- 이 알고리즘이 등장하면서, 딥러닝의 시대가 열릴 수 있는 기초가 마련되었고, 오늘날 대부분의 AI 모델에 기본적으로 사용됩니다.