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◇ 백프로파게이션의 개요

백프로파게이션(Backpropagation)은 인공지능(AI)이나 기계학습 영역에서 매우 중요한 기술로 신경망의 학습을 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘이다. 즉 백프로파게이션은 신경망을 훈련할 때 사용되는 기술이다. 출력된 결과와 정답의 차이를 역방향으로 전파시켜 네트워크의 무게를 최적화한다.

특히 뉴럴네트워크(neural network)의 트레이닝에 있어서 이 수법은 불가결하다. 신경망은 다층의 노드(node : neuron)로 이루어진 계산 모델로 이를 훈련하기 위해서는 오차를 최소화해야 한다. 백프로파게이션은 이 오차를 네트워크의 각 층에 역방향으로 전파 시킴으로써 네트워크의 파라미터(Parameter)를 최적화한다.

*주) 뉴럴 네트워크(neural network)는 신경 회로망, 즉 사람의 뇌 신경 세포를 모델로 해서 구상(構想)된 정보처리 시스템이다.

◇ 백프로파게이션의 구조

① 전향적 전파(Forward Propagation)다. 입력 데이터가 네트워크에 전달되어 각 층에서 계산이 수행되어 최종적인 출력을 얻을 수 있다. 이 과정을 ‘전향적 전파’라고 부른다.

② 오차 계산이다. 출력과 올바른 결과(target) 사이에 있는 오차를 계산한다. 이 오차는 네트워크가 얼마나 정확한지를 나타낸다.

③ 오차 역전파(Backward Propagation)다. 계산된 오차를 네트워크의 각 층에 역방향으로 전파시켜 오차가 각 파라미터(Parameter)에 미치는 영향을 평가한다. 이를 통해 각 파라미터의 업데이트가 필요한 양을 결정한다.

④ 파라미터 갱신이다. 오차의 역전파로 얻은 정보를 기초로, 네트워크의 파라미터(무게나 바이어스)를 조정한다. 이 프로세스는 네트워크가 보다 정확한 예측을 하기 위해 필요한 조정을 실시한다.

*주) 전향적 전파(Forward Propagation)는 입력 데이터가 네트워크에 전달되어 각 층에서 계산이 수행되어 최종적인 출력을 얻을 수 있다. 이 과정을 '전향 전파'라고 부른다.

◇ 백프로파게이션의 중요성

백프로파게이션(Backpropagation)은 신경망이 복잡한 패턴이나 관계를 학습하기 위한 열쇠가 되는 기법이다. 이를 통해 네트워크는 훈련 데이터에서 얻을 수 있는 정보를 효과적으로 활용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있다. 백프로파게이션은 신경망 훈련에서 중심적인 역할을 하는 기술이다. 전향적 전파와 역전파를 통해 네트워크 오차를 최소화하고 파라미터(Parameter)를 최적화함으로써 보다 정확한 예측이 가능하다. 이 기술을 이해함으로써 AI와 기계학습의 기본적인 운영 방법을 파악할 수 있다.

이규철 / 법학박사(상법)

∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사

∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트

∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,

글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,

100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권

∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)