TypeScript로 간단한 신경망 뉴런(Perceptron) 구현하기

핵심 기술: 이 글은 TypeScript를 사용하여 인공지능의 기본 단위인 '뉴런'(Perceptron)을 구현하는 방법을 상세히 안내합니다. 가중치, 활성화 함수(Binary Step), 그리고 입력과 가중치의 곱을 더하는 Dot Product 계산을 중심으로 뉴런의 작동 원리를 명확히 설명합니다.

기술적 세부사항:
* 뉴런 (Perceptron): 입력과 가중치를 받아 계산 후 활성화 함수를 통해 최종 출력을 결정하는 기본 단위입니다.
* 입력 (Inputs): 뉴런으로 들어오는 데이터이며, 각 입력은 고유한 가중치와 곱해집니다.
* 가중치 (Weights): 각 입력이 뉴런의 출력에 미치는 영향력을 결정하며, 학습 과정을 통해 업데이트됩니다. 초기에는 -1과 1 사이의 무작위 값으로 설정됩니다.
* 활성화 함수 (Activation Function): 입력된 값(주로 Dot Product 결과)을 바탕으로 뉴런의 최종 출력(활성화 여부)을 결정합니다. 본문에서는 임계값(threshold)을 초과하면 1, 그렇지 않으면 0을 반환하는 Binary Step 함수를 사용합니다.
* Dot Product: 입력 특성(inputFeatures)과 가중치(weights)를 요소별로 곱하여 합산하는 선형대수 연산입니다. 뉴런 계산의 핵심입니다.
* Threshold: 활성화 함수에서 뉴런을 활성화할지 말지를 결정하는 기준값입니다. 낮은 임계값은 뉴런을 더 민감하게, 높은 임계값은 더 선택적으로 만듭니다.
* TypeScript 구현: PerceptronService 클래스와 BinaryStepService 클래스를 통해 뉴런의 구조와 로직을 명확하게 보여줍니다.
* 학습 (Training): 가중치를 조정하여 모델의 응답을 개선하는 과정을 언급하며, 예제에서는 수동으로 가중치를 변경하여 뉴런의 출력이 어떻게 달라지는지 보여줍니다.

개발 임팩트: 이 글을 통해 개발자는 신경망의 가장 기본적인 빌딩 블록인 뉴런의 내부 작동 방식을 TypeScript 코드로 직접 경험할 수 있습니다. 이는 향후 더 복잡한 신경망 아키텍처를 이해하고 구축하는 데 필요한 기초 지식을 제공합니다. 특히 TypeScript 생태계에서 AI/ML 학습을 시작하려는 개발자에게 좋은 출발점이 됩니다.

커뮤니티 반응: Python이 AI/ML 분야의 표준 언어라는 점을 언급하며, TypeScript 개발자를 위한 간략한 프로토타입으로 소개합니다. 이는 TypeScript 커뮤니티의 AI/ML 도입을 장려하는 의도로 해석될 수 있습니다.