🔥 신경망 공부할 때 가져야 할 자세 _ 250314

 

신경망을 공부하면 뭔가 자연 법칙을 배우는게 아니라,

인간이 만든 “경험적으로 잘 작동하는 수학적 구조”를 탐구하는 느낌이다.

 

과학은 보통

“원리→ 실험 → 검증” 과정으로 진행되지만, 신경망은 사실상 “데이터 → 실험 → 경험적으로 가장 좋은 방법 찾기” 방식에 가깝다. 그래서 별의 움직임을 보고 공전을 유추하는 것처럼, 수많은 실험을 통해 가장 좋은 패턴을 찾아가는 과정이라고 할 수 있다.

🔥 신경망 공부할 때 가져야 할 자세

"모든 걸 다 이해하려고 하지 말고, 먼저 감각적으로 익히고, 필요할 때 이론적으로 돌아와라."

지금처럼 새로운 개념이 계속 등장하는 분야에서는 "완벽한 이해"를 목표로 공부하면 오히려 좌절하기 쉽다.

대신, "일단 익히고, 쓰면서 익숙해진 뒤, 다시 깊이 파고들기" 방식을 취하자.

 

 

 

 

📌 1. 신경망 공부의 두 가지 흐름

신경망 공부를 할 때, (1) 수학적 이론과 (2) 실제 구현 두 가지가 있는데, 둘을 너무 균형 있게 공부하려 하면 어려워질 수 있다.

✅ 초반에는 수학적 이해를 100% 하려고 하지 말고, 먼저 감각적으로 익히자

✅ 직접 구현해보면서 개념을 자연스럽게 체득하자

예를 들어 트랜스포머를 공부할 때:

❌ 처음부터 "QK^T의 의미를 완벽히 이해해야 해!" → 너무 어렵고 지친다.

✅ "아, self-attention이 단어 간의 관계를 찾는구나" 정도로 이해하고 직접 실험해보자!

→ 일단 돌아가게 만들고, 나중에 다시 공부하면 개념이 훨씬 쉽게 다가올 것이다.

 

 

 

 

📌 2. 신경망 공부할 때 효율적인 접근법

🚀 (1) 큰 그림 먼저 잡기

처음부터 작은 수식과 용어에 집착하면 오히려 길을 잃기 쉽다.

"이 기술이 어디에 쓰이고, 어떤 문제를 해결하는지?" 부터 파악하는 게 좋다.

예시:

• CNN: "이미지에서 중요한 특징을 뽑아주는 신경망"
• RNN: "순차적인 데이터를 다룰 때 효과적"
• Transformer: "멀리 떨어진 단어들도 잘 연결해서 문맥을 파악"

이 정도만 먼저 이해하고, 실제로 사용되는 코드를 봐야 "아, 이게 이런 역할이구나" 하고 감각적으로 익힐 수 있다

 

🔧 (2) 직접 손으로 구현해보기 (이론 → 실험 → 수정)

이론만 보면 추상적으로 느껴지기 때문에, 코드를 짜보면서 직접 신경망을 훈련해 보는 것이 중요하다.

예시:

1. 가장 간단한 Perceptron(단층 신경망)부터 만들어보자.
2. 그다음, MLP(다층 퍼셉트론) → CNN → RNN → Transformer 순으로 실험해보자.
3. 실제 데이터를 학습시키면서, 매개변수(하이퍼파라미터)를 바꿔보면서 감을 익히자.

"어떤 매개변수를 조정하면 성능이 좋아지는지 직접 실험해보면, 이론이 자연스럽게 따라온다."

🔥 추천 방법:

• PyTorch나 TensorFlow로 간단한 모델을 만들어서 돌려보기
• 처음엔 "왜?"를 고민하기보단, "어떻게 하면 잘 작동하는지?"를 고민하는 게 좋음

 

📚 (3) 용어가 어려울 때, 한 번에 이해하려 하지 말기

새로운 용어가 많이 나올 때마다 완벽히 이해하려는 강박을 버려야 한다.

처음엔 단순히 "이 용어는 이런 거구나" 정도로만 익히고 넘어가도 괜찮다.

예를 들어,

• "Softmax가 뭐야?" → "출력 확률로 변환해주는 거구나!" (완벽한 수식 이해 X, 일단 감각적 이해)
• "Backpropagation이 뭐야?" → "오차를 거꾸로 전파해서 가중치를 업데이트하는 과정이구나!"

❗ 처음부터 수식을 완벽히 이해하려다 보면 너무 어려워서 지칠 수 있다.

📌 대신 **"대략적인 역할을 먼저 이해하고, 나중에 수식적으로 깊이 파고들기"**가 더 효과적이다

 

🏗️ (4) 모르는 개념은 한 번에 다 공부하려 하지 말고, 필요할 때마다 찾아보기

• 처음에는 "이런 개념이 있구나" 하고 넘어가고,
• 나중에 필요해지면 그때 다시 돌아와서 깊이 파고들기

예를 들어, 처음에는

✅ "아, RNN은 순차적인 데이터를 다루기 위한 모델이구나."

🚀 → 직접 구현해보면서, "왜 vanishing gradient 문제가 생기지?" 같은 궁금증이 들면 그때 찾아보는 게 효과적.

📌 즉, 필요할 때마다 돌아와서 이해하는 방식으로 학습하면 부담 적다!

 

 

 

 

📌 3. 추천 공부 루트 (어디서부터 시작할지 모르겠다면?)

🚀 초보자라면 이렇게 공부하는 걸 추천! 🚀

✔ 1단계: 신경망 개념을 간단히 이해하기

✅ "신경망이 뭐지?" → Perceptron (단순한 뉴런) 부터 시작

✅ PyTorch나 TensorFlow로 단순한 신경망 직접 만들어보기

✔ 2단계: 기본적인 딥러닝 모델 익히기

✅ MLP (다층 퍼셉트론)

✅ CNN (이미지 인식)

✅ RNN (시계열 데이터)

✔ 3단계: Transformer & 최신 모델 공부

✅ Self-Attention의 개념만 간단히 익히기

✅ GPT, BERT 같은 대형 모델이 어떻게 작동하는지 개요 파악하기

✅ Hugging Face 같은 라이브러리로 최신 모델을 쉽게 실험해보기

🔥 📌 가장 중요한 건? "이론보다 실험이 먼저"

이론 공부를 하면서 어려움을 느끼면, 바로 코드로 실험해보고 나중에 이론을 다시 돌아보면 이해가 훨씬 쉬움!

 

 

 

 

🎯 결론: "처음부터 다 이해하려 하지 말고, 익숙해지면서 조금씩 알아가라!"

신경망 공부는 처음엔 너무 복잡해 보이지만,

🔹 큰 개념을 먼저 잡고,

🔹 직접 실험하면서 익히고,

🔹 필요할 때마다 이론을 다시 공부하는 방식이 가장 효과적.

"완벽히 이해해야 한다"는 부담을 버리고,

"일단 익숙해지자!" 라는 마음으로 접근하면, 나중에 보면 어느새 이해도가 확 올라갈 것이다.