AI Modeling (데이터 학습 방법) - RNN

기억력을 가진 똑똑한 컴퓨터 친구! 🧠

우리 친구들은 어제 먹었던 저녁 메뉴를 기억할 수 있고, 방금 읽었던 문장의 내용을 기억할 수 있어요. 이건 우리 뇌 속에 '기억'이라는 특별한 능력이 있기 때문이에요.

 

컴퓨터에게도 기억력이 있다면?

컴퓨터는 보통 바로 전에 입력된 정보만 기억하지만, 만약 컴퓨터에게도 우리처럼 '기억' 능력이 있다면 어떨까요? 컴퓨터는 훨씬 똑똑해지고, 더 다양한 일을 할 수 있을 거예요!

 

RNN, 기억력을 가진 컴퓨터 친구!

바로 이런 '기억' 능력을 가진 특별한 컴퓨터 친구가 있는데, 이름은 바로 RNN (Recurrent Neural Network) 이에요! 🤖

 

RNN은 어떻게 기억할까?

• 정보를 순서대로 처리: RNN은 우리 친구들이 책을 읽는 것처럼 정보를 순서대로 하나씩 처리해요.
• 기억 저장소 활용: RNN은 정보를 처리하면서 중요한 내용을 '기억 저장소'라는 특별한 공간에 저장해요.
• 기억을 활용하여 다음 정보 처리: 다음에 들어오는 정보를 처리할 때, '기억 저장소'에 저장된 내용을 활용해서 더 똑똑하게 처리할 수 있어요.

 

RNN의 놀라운 능력

• 문장 이해: RNN은 문장을 순서대로 읽으면서 문맥을 이해하고, 다음에 나올 단어를 예측할 수 있어요.
• 음성 인식: RNN은 음성을 순서대로 분석하면서 어떤 단어를 말하고 있는지 알아들을 수 있어요.
• 영상 분석: RNN은 영상을 순서대로 보면서 어떤 장면이 이어질지 예측할 수 있어요.

 

RNN, 왜 쓸까요?

• 인공지능이 우리처럼 문장을 이해하고 자연스러운 대화를 할 수 있도록 도와줘요.
• 번역기를 돌릴 때 더욱 자연스러운 번역이 가능하게 해줘요.
• 음성으로 컴퓨터를 조작하거나, 영상을 분석하는 등 다양한 분야에서 활용될 수 있어요.

 

RNN의 핵심 개념: 기억력

• 우리 기억처럼:
  • 우리 뇌는 과거의 경험을 기억하고, 이를 바탕으로 현재의 행동을 결정합니다. 예를 들어, 어제 친구와 싸웠다면 오늘은 친구를 조심스럽게 대할 수 있습니다.
  • RNN도 마찬가지로 과거의 정보를 기억하고, 이를 바탕으로 현재의 데이터를 처리합니다.
• 순서가 중요한 데이터:
  • RNN은 문장, 음성, 주가 변동 등 순서가 있는 데이터를 처리하는 데 유용합니다.
  • 예를 들어, "나는 학교에 간다"라는 문장에서 "간다"라는 단어의 의미는 "나는"과 "학교에"라는 단어의 순서에 따라 달라집니다.
• 기억을 전달하는 고리:
  • RNN은 '기억'을 전달하는 고리를 가지고 있습니다. 이 고리를 통해 과거의 정보를 현재의 처리 과정에 전달합니다.
  • 이 고리는 히든스테이트(hidden state) 라고 불리며, 이전 시점의 히든스테이트를 다음 시점의 히든스테이트로 전달합니다.

 

RNN의 작동 방식

1. 순차적인 처리:
   • RNN은 데이터를 순서대로 하나씩 처리합니다.
2. 기억 전달:
   • 각 단계를 처리할 때마다 과거의 정보를 '기억'하고, 다음 단계로 전달합니다.
3. 결과 예측:
   • '기억'을 바탕으로 다음 단어, 다음 음성, 다음 주가 등을 예측합니다.

 

RNN의 활용 예시

• 문장 번역:
  • 과거의 단어들을 '기억'하여 문맥에 맞는 번역을 제공합니다.
• 음성 인식:
  • 과거의 음성 정보를 '기억'하여 어떤 단어를 말하고 있는지 인식합니다.
• 주가 예측:
  • 과거의 주가 변동을 '기억'하여 미래의 주가를 예측합니다.