인공 신경망은 인간 뇌의 신경망 구조와 기능을 모방한 인공적인 계층적 네트워크입니다.  

 

본질적으로 많은 연결된 노드(뉴런)들이 서로 정보를 전달하며 학습하는 시스템입니다. 각 뉴런은 입력값을 받아 처리하고, 특정 가중치를 기반으로 다른 뉴런에게 출력값을 넘깁니다. 이러한 뉴런의 연결과 가중치는 데이터를 통해 학습되면서 복잡한 패턴을 인식하고 예측하는 능력을 키웁니다. 

 

인공 신경망은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 머신러닝의 주요 기술로 여겨집니다.