AI는 어떻게 배우나? 파라미터와 손실 함수로 보는 학습의 원리

AI는 어떻게 배우나? 파라미터와 손실 함수로 보는 학습의 원리

인공지능(AI)의 학습은 복잡한 수학 계산과 알고리즘으로 이루어져 있지만, 큰 흐름으로 보면 비교적 단순합니다.

 

입력 데이터가 들어오고 → 파라미터를 조정하고 → 활성화 함수를 거쳐 신호를 변환 → 손실 함수를 통해 오차를 확인 → 최적화로 수정 → 이를 반복 학습하는 구조입니다.

AI 학습의 원리

이번 글에서는 이 다섯 단계를 따라가며, AI가 어떻게 점점 똑똑해지는지 쉽게 풀어보겠습니다.

 

1. 파라미터(Weight, Bias) – 학습의 기본 단위

AI가 학습을 시작하는 출발점은 바로 파라미터(Parameter) 입니다.

파라미터는 모델 내부에 저장된 작은 숫자들로, 이 값들이 어떻게 조정되느냐에 따라 모델이 내리는 판단이 달라집니다. 우리가 흔히 말하는 딥러닝 모델이 수백만, 수십억 개의 파라미터를 가진다는 것도 바로 이 숫자들이 그만큼 많다는 뜻입니다.

 

파라미터에는 대표적으로 두 가지가 있습니다.

 

🔷 가중치(Weight)

입력된 신호의 중요도를 결정합니다.

예를 들어, 고양이와 강아지를 구분하는 모델이라면 ‘귀 모양’은 매우 중요한 단서이므로 높은 가중치가 부여될 수 있습니다. 반면, ‘사진의 배경색’은 큰 의미가 없으므로 낮은 가중치를 가집니다.
즉, Weight는 각 특징(feature)이 결과에 얼마나 크게 반영될지를 조율하는 다이얼입니다.

 

🔷 편향(Bias) - 출력을 조정하는 보정 장치

최종 출력 값을 보정해 주는 역할을 합니다. Bias가 없다면 모델은 입력이 0일 때 항상 0만 출력할 수 있습니다. Bias는 이런 한계를 극복해, 모델이 더 유연하게 학습할 수 있도록 해줍니다.
비유하자면, 체중계가 항상 +1kg 더 나온다면, 그 값을 빼서 실제 값을 맞추는 것이 Bias의 역할입니다.

 

🔷 파라미터가 중요한 이유

AI 모델의 학습은 결국 이 Weight와 Bias를 적절히 조정하는 과정입니다. 처음에는 무작위 값으로 시작하지만, 데이터를 보면서 점점 더 정답에 가까워지도록 값이 바뀝니다.

 

▸ 수학적으로는 입력값에 Weight를 곱하고 Bias를 더해 결과를 만듭니다.

▸ 직관적으로는 여러 개의 “다이얼”을 조금씩 돌려가며 맞는 소리를 찾아가는 과정과 비슷합니다.

예를 들어, 라디오 주파수를 맞출 때 처음에는 잡음이 섞여 잘 안 들리지만, 다이얼을 조금씩 조정하면 원하는 채널이 선명하게 잡히는 순간이 있습니다. AI 학습에서 파라미터 조정이 바로 이 과정과 같습니다.

 

정리하자면, 파라미터는 AI의 기억과 판단의 핵심 단위입니다. Weight와 Bias가 어떻게 학습되고 조정되느냐에 따라 모델의 성능과 지능이 결정됩니다. 결국 AI는 수많은 파라미터 다이얼을 조금씩 돌려가며, 세상을 더 잘 이해하는 방법을 배워 나가고 있는 셈입니다.

 

2. 활성화 함수(Activation Function) – 단순 계산을 넘어서기

AI가 입력값에 가중치(Weight)를 곱하고 편향(Bias)을 더하면, 일종의 “계산 결과”가 나옵니다. 하지만 이 값이 그대로 출력된다면, 모델은 단순히 직선(선형) 관계만 학습할 수 있습니다. 이렇게 되면 아무리 많은 데이터를 주더라도 복잡한 패턴이나 다양한 상황을 이해하기 어렵습니다.

바로 이때 활성화 함수(Activation Function)가 중요한 역할을 합니다.

 

🔷 왜 활성화 함수가 필요한가?

현실 세계의 문제는 직선으로 설명할 수 없을 만큼 복잡합니다.
예를 들어, 고양이와 강아지를 구분할 때 단순히 “귀의 크기”라는 하나의 기준만으로는 부족합니다. 귀 모양, 눈의 위치, 털의 질감, 심지어는 사진이 찍힌 각도까지 고려해야 합니다.

이처럼 다양한 변수를 조합하고 비선형적인 관계를 학습하기 위해서는, 파라미터의 선형 계산 결과를 한 번 더 가공하는 장치가 필요합니다. 이 장치가 바로 활성화 함수입니다.

 

🔷 대표적인 활성화 함수들

🔸 시그모이드(Sigmoid)
▸ 출력 값을 0과 1 사이로 압축하는 함수입니다.

▸ 마치 스위치처럼, 입력이 커질수록 출력은 1에 가까워지고, 입력이 작을수록 0에 가까워집니다.

▸ 결과를 확률처럼 해석할 수 있어, 이진 분류 문제(예: 이메일이 스팸인지 아닌지)에서 자주 사용됩니다.

▸ 다만, 입력 값이 매우 크거나 작을 경우 변화가 거의 없어 학습이 더뎌지는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 발생할 수 있습니다. 그래서 최근에는 은닉층보다는 출력층에서 주로 활용됩니다.

 

🔸 ReLU(Rectified Linear Unit)
▸ 입력이 0 이하이면 0으로 만들고, 양수이면 그대로 출력하는 단순한 함수입니다.

▸ 구조가 단순해 계산 효율이 뛰어나고, 깊은 신경망에서도 안정적인 학습을 지원합니다.

▸ 불필요한 음수 신호를 차단하고, 의미 있는 양수 신호만 전달해 주는 효과가 있어,

    이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 대부분의 딥러닝 모델에서 기본 활성화 함수로 쓰입니다.

▸ 단점으로는 일부 뉴런이 0만 출력하며 죽어버리는 죽은 ReLU(Dead ReLU) 문제가 있을 수 있지만,

    이를 개선한 Leaky ReLU 등 변형 함수도 사용됩니다.

 

🔸 소프트맥스(Softmax)

▸ 여러 클래스 중 하나를 선택해야 할 때, 모든 클래스의 출력을 0~1 사이 확률 값으로 변환합니다.

▸ 모든 확률의 합이 1이 되도록 조정되므로, 모델이 각 클래스에 대해 얼마나 확신하는지를 알 수 있습니다.

▸ 예를 들어, 사진 속 동물이 고양이일 확률 70%, 강아지일 확률 20%, 토끼일 확률 10%로 출력되면,

    모델은 “고양이일 가능성이 가장 높다”고 판단합니다.

▸ 주로 다중 분류 문제의 출력층(Output Layer)에 사용되며, 결과를 직관적으로 확률로 해석할 수 있다는 장점이 있습니다.

활성화 함수	출력범위	주 용도	활용 위치	비유
시그모이드 (Sigmoid)	0 ~ 1	이진 분류 (스팸메일 vs 정상메일)	출력층	스위치 (켜짐/꺼짐)
ReLU (Rectified Linear Unit)	0 이상	은닉층 활성화 (이미지, 음성, NLP 등 전 분야)	은닉층	필터 (쓸모없는 신호 제거)
소프트맥스 (Softmax)	0 ~ 1 (합=1)	다중 분류 (고양이/강아지/토끼)	출력층	투표 (확률에 따른 선택)

 

🔷 비유로 이해하는 활성화 함수

활성화 함수는 AI의 뇌 속 게이트와도 같습니다.

▸ 단순히 들어온 신호를 그대로 내보내는 것이 아니라, 필요한 신호만 강조하거나 조정해 주는 필터 역할을 합니다.

▸ 마치 전등 스위치가 켜져야 불이 들어오는 것처럼, 특정 조건에서만 신호가 흐르도록 통제합니다.

▸ 또 다른 비유로는 조리 과정의 양념과도 같습니다. 같은 재료라도 소금 한 꼬집, 간장 한 스푼이 들어가면 전혀 다른 요리가 되듯, 활성화 함수 덕분에 단순 계산이 “복잡한 패턴 인식”으로 변신합니다.

 

정리하면, 활성화 함수는 AI가 단순 계산기를 넘어 언어, 이미지, 소리 같은 복잡한 패턴을 이해할 수 있도록 해주는 핵심 장치입니다. 파라미터가 “재료”라면, 활성화 함수는 그 재료를 맛있게 조리해 주는 비밀 양념이라고 할 수 있습니다.

 

3. 손실 함수(Loss Function) – 틀린 답 확인하기

AI 모델이 학습을 한다고 해서 언제나 정답을 맞히는 것은 아닙니다. 오히려 초반에는 대부분 틀리기 마련입니다.

문제는 AI가 틀렸다는 사실을 스스로 인식할 수 있어야 한다는 점입니다. 그래야 잘못된 부분을 수정하고 더 나은 방향으로 나아갈 수 있기 때문입니다.

 

이때 필요한 것이 바로 손실 함수(Loss Function)입니다.

 

🔷 손실 함수란 무엇인가?

손실 함수는 AI가 예측한 값과 실제 정답(레이블) 사이의 차이를 수치로 표현하는 공식입니다.
▸ 예측이 정답과 정확히 일치한다면 손실 값은 0에 가까워집니다.
▸ 반대로, 예측이 정답과 크게 다르면 손실 값은 크게 나타납니다.

즉, 손실 함수는 모델에게 “이번 답안에서 얼마나 틀렸는지” 알려주는 성적표와 같습니다.

 

손실 함수는 단순히 점수를 매기는 것에서 끝나지 않습니다.

▸ 손실 값이 크면 “많이 틀렸다”는 신호를 주어, 파라미터를 크게 수정하도록 유도합니다.

▸ 손실 값이 작으면 “거의 맞췄다”는 의미이므로, 작은 수정만 하도록 합니다.

 

🔷 대표적인 손실 함수 예시

🔸 평균제곱오차 (MSE, Mean Squared Error)

▸ 개념: 예측 값과 실제 정답의 차이를 계산한 뒤, 그 차이를 제곱해서 평균낸 값입니다.

▸ 왜 제곱하나? → 차이가 +든 -든 상관없이 “틀린 정도”를 크게 강조하기 위해서입니다.
▸ 비유: 시험 점수를 예측했는데 80점이라 했지만 실제는 90점이라면, 차이가 -10점이 됩니다.

그냥 합치면 플러스와 마이너스가 서로 상쇄될 수 있으니, 차이를 제곱해서 “틀린 크기”를 확실히 반영합니다.
▸ 주 용도: 숫자를 예측하는 회귀 문제(Regression)에서 자주 사용됩니다.
▸ 예: 아파트 가격 예측, 내일 기온 예측, 주가 예측 등

 

🔸교차 엔트로피 (Cross Entropy Loss)

▸ 개념: 분류 문제에서 예측한 확률과 실제 정답의 차이를 계산하는 함수입니다.
▸ 비유: “이 사진은 고양이일 확률 70%, 강아지일 확률 20%, 토끼일 확률 10%”라고 예측했는데, 실제 정답이 고양이라면 손실 값은 작습니다. 반대로 “강아지 90%, 고양이 5%”라고 예측했다면 정답과 확률 차이가 커서 손실 값도 큽니다.
▸ 왜 확률 기반인가? → 현실의 많은 문제는 단순히 ‘맞다/틀리다’보다 “얼마나 확신하는지”가 중요하기 때문입니다.
▸ 주 용도: 분류 문제(Classification)에 가장 널리 사용됩니다.
▸ 예: 스팸 메일 분류, 이미지 속 동물 종류 판별, 음성 인식에서 단어 분류 등

 

🔸힌지 손실 (Hinge Loss)

▸ 개념: 예측한 값이 정답 쪽으로 충분히 떨어져 있는지를 확인하는 함수입니다.
▸ 비유: 농구공이 골대에 들어갔다면 맞춘 것이지만, 겨우 림에 걸쳐 들어갔다면 불안하겠죠. 힌지 손실은 이렇게 “여유 있게 맞췄는가?”까지 평가합니다.
▸ 주 용도: 서포트 벡터 머신(SVM) 같은 고전적인 머신러닝 알고리즘에서 주로 사용됩니다. 요즘은 딥러닝에서 덜 쓰이지만, 이진 분류 문제에서 ‘안전 마진(여유)’을 확보해야 하는 경우에 의미가 있습니다.
▸ 예: 스팸 메일 분류에서, 스팸과 정상 메일의 경계가 명확하게 벌어져야 할 때

손실 함수	주요 특징	주 용도
평균제곱오차 (MSE)	예측 값과 실제 값의 차이를 제곱해 평균	회귀 문제 (숫자 예측)
교차 엔트로피 (Cross Entropy Loss)	예측 확률과 실제 정답의 확률 분포 차이를 계산	분류 문제 (딥러닝 표준)
힌지 손실 (Hinge Loss)	정답과 예측 사이의 마진(여유)을 확보하도록 학습	이진 분류, SVM

 

🔷 비유로 이해하는 손실 함수

손실 함수는 마치 시험 채점과 같습니다.

▸ 학생이 문제를 틀리면, 점수가 낮아지고 어디서 틀렸는지 피드백을 받습니다.

▸ 이 피드백을 통해 다음번에는 더 잘 풀 수 있도록 공부 방향을 수정합니다.

또 다른 비유로는 골프 연습을 들 수 있습니다.

공을 쳤을 때 홀컵에서 얼마나 멀리 떨어졌는지를 확인하는 것이 손실 함수입니다. 공이 멀리 벗어나면 다음 샷을 크게 조정하고, 조금 빗나갔다면 미세하게 조정합니다.

 

정리하면, 손실 함수는 AI가 스스로의 실수를 인식하고, 그 차이를 수치로 받아들여 개선할 수 있게 해주는 핵심 장치입니다.

손실 함수가 없다면 AI는 틀린 답을 내놓고도 그것이 틀렸다는 사실조차 알 수 없기 때문에 학습 자체가 불가능해집니다.

 

4. 최적화(Optimization) – 조금씩 수정하는 방법

AI 학습의 핵심은 “틀린 답을 줄여 나가는 과정”입니다.

모델이 예측을 하고 손실 함수(Loss Function)를 통해 오차를 확인했다면, 이제는 그 오차를 줄이기 위해 파라미터(Weight, Bias)를 조정해야 합니다.

이때 어떤 방식으로, 얼마나 조정할지를 결정하는 절차가 바로 최적화(Optimization)입니다.

 

🔷 경사하강법(Gradient Descent)의 원리

최적화 알고리즘 가운데 가장 대표적이고 기본이 되는 방법이 경사하강법(Gradient Descent)입니다. 이름만 보면 다소 수학적으로 느껴지지만, 실제로는 산을 내려가는 과정에 비유하면 쉽게 이해할 수 있습니다.

▸ 손실 값이 높은 곳은 산꼭대기이고,

▸ 손실 값이 낮은 곳은 계곡입니다.

AI는 산꼭대기 어딘가에 서 있는 상태에서 출발합니다. 그리고 손실 값을 줄이기 위해서는 계곡을 향해 내려가야 합니다. 경사하강법은 현재 위치의 기울기(Gradient)를 계산해, 계곡으로 향하는 방향을 알려줍니다. 다시 말해, 어느 쪽으로 내려가야 손실이 줄어드는지를 알려주는 나침반 같은 역할을 합니다.

 

🔷 학습률(Learning Rate)의 역할

하지만 방향만 안다고 해서 목적지에 도달할 수 있는 건 아닙니다. 실제로 얼마만큼 이동할지를 정하는 것이 더 중요합니다. 이때 등장하는 개념이 바로 학습률(Learning Rate)입니다.

▸ 학습률이 너무 크면: 계곡을 향해 내려가다가 발걸음이 지나치게 커서 오히려 반대편으로 튕겨 나가 버립니다. 손실 값이 안정적으로 줄지 않고 출렁거리게 됩니다.

▸ 학습률이 너무 작으면: 발걸음이 지나치게 작아 학습 속도가 매우 느려집니다. 실제로는 계곡에 도달하기 전에 학습이 중단될 수도 있습니다.

▸ 학습률이 적절할 때: 안정적이면서도 빠르게 손실이 최소화되는 지점에 도달할 수 있습니다.

 

즉, 경사하강법이 “방향”을 알려준다면, 학습률은 “발걸음의 크기”를 결정합니다. 두 요소는 항상 함께 작동하며, 어느 하나만으로는 학습이 진행되지 않습니다.

 

✔️ 실무 팁 – Adam + 학습률 설정
▸ 기본값: Adam의 기본 학습률은 보통 0.001 (딥러닝 프레임워크에서 디폴트)
▸ 소규모 데이터: 0.01까지 올려도 괜찮음
▸ 대규모 모델 (예: Transformer, LLM): 0.0001 이하로 낮추는 경우가 많음
▸ Learning Rate Scheduler: 학습이 진행될수록 학습률을 조금씩 줄여가는 방식(예: Cosine Annealing, Step Decay)도 실무에서 자주 씀

 

🔷 실무 확장: 많이 사용하는 최적화 알고리즘 3가지

실제 AI 프로젝트에서는 단순한 경사하강법만으로는 부족합니다. 데이터가 복잡하고 모델이 커질수록 더 정교한 최적화 방식이 필요하기 때문입니다. 현업에서는 아래 세 가지 알고리즘이 특히 많이 사용됩니다.

알고리즘	장점	단점	주요 활용 사례
SGD (Stochastic Gradient Descent)	구현이 단순, 메모리 효율적, 충분히 조율하면 안정적 수렴	학습 속도가 느릴 수 있고, 하이퍼파라미터 튜닝이 까다로움	이미지 분류, 연구용 실험, 기본 베이스라인
Adam (Adaptive Moment Estimation)	대부분의 문제에서 빠른 수렴, 튜닝 난이도 낮음	과적합 발생 가능, 일반화 성능 저하 가능	NLP, 컴퓨터 비전 등 범용 딥러닝
AdamW (Adam with Weight Decay)	대규모 모델에서도 안정적, 일반화 성능 우수	계산량이 약간 많음	대규모 언어모델(LLM), Transformer 계열 모델

 

5. 반복 학습(Epoch, Batch) – 꾸준한 복습으로 실력 키우기

AI 학습에서 중요한 점은 한 번의 학습으로 끝나는 것이 아니라는 사실입니다. 마치 사람이 교과서를 단 한 번 읽고 시험을 본다면 성적이 잘 나오기 어렵듯, AI도 데이터를 여러 번 반복해서 학습해야 성능이 올라갑니다. 이 과정을 설명하는 핵심 용어가 바로 에포크(Epoch) 와 배치(Batch)입니다.

 

🔷 에포크(Epoch)
에포크란 전체 학습 데이터를 한 번 모두 사용해 학습을 마치는 주기를 말합니다. 예를 들어 수학 교과서를 처음부터 끝까지 한 번 읽는 것과 같습니다. 하지만 실제로는 한 번 읽는 것만으로는 부족하기 때문에, 여러 번의 에포크를 거치며 점점 더 이해도를 높여 갑니다. 모델도 마찬가지로 수십, 수백 번의 에포크를 거듭하며 오차를 줄여 나갑니다.

 

🔷 배치(Batch)

배치는 전체 데이터를 한 번에 다 넣지 않고, 일정한 크기로 나누어 학습하는 단위를 뜻합니다. 예를 들어, 교과서를 공부할 때 한 페이지씩 볼 수도 있고, 한 장(10페이지) 단위로 볼 수도 있는 것과 같습니다.

 

이렇게 나누는 이유는 두 가지입니다.

▸ 한 번에 너무 많은 데이터를 처리하면 메모리와 계산 자원이 부족해지기 때문에 실용적으로 나누는 것
▸ 작은 단위로 자주 학습을 반복하면 파라미터가 더 자주 조정되어 학습이 안정적으로 진행되는 장점

 

🔷 일반화 성능(Generalization)

반복 학습의 궁극적인 목적은 단순히 주어진 데이터를 외우는 것이 아니라, 새로운 상황에서도 잘 대응할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다.

예를 들어, 기출문제만 달달 외워서는 실제 시험에서 응용 문제를 풀지 못합니다. 하지만 여러 번 복습(Epoch)하고, 단원별로 쪼개어 학습(Batch)한 경험이 쌓이면, 새로운 문제(테스트 데이터)에도 대응할 수 있는 힘이 생깁니다.

이를 인공지능에서는 일반화 성능이라고 부릅니다.

 

정리하자면, AI의 반복 학습은 “교과서를 여러 번 읽고(Epoch), 단원별로 나눠 복습하며(Batch), 실전 문제에도 대비할 수 있는 실력을 기르는 과정(Generalization)”입니다. 결국 AI가 실전에서 똑똑하게 작동하려면, 이런 반복 학습 과정이 반드시 필요합니다.

 

✔ 마무리

AI의 학습은 겉으로 보면 복잡한 수학 공식과 알고리즘의 집합처럼 보이지만, 큰 흐름은 단순합니다.

 

파라미터를 조정하고 → 활성화 함수로 신호를 변환하며 → 손실 함수를 통해 오차를 확인하고 → 최적화 알고리즘으로 수정 → 반복 학습을 통해 일반화 성능을 키우는 순환입니다.

결국 인공지능이 똑똑해지는 과정은 우리와 다르지 않습니다. 틀린 문제를 확인하고, 조금씩 수정하며, 꾸준히 복습하는 공부 과정과 같습니다. 이 흐름을 이해하면 AI는 더 이상 블랙박스가 아니라, 명확한 원리 위에서 동작하는 학습 시스템으로 보일 것입니다.

 

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※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.