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자바스크립트로 쉽게 이해하는 딥러닝 알고리즘

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2025. 6. 3.

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자바스크립트로 쉽게 이해하는 딥러닝 알고리즘

"딥러닝이 뭔가요?"
처음 접하는 사람이라면 막막하게 느껴질 수 있습니다.
하지만 너무 겁먹지 마세요. 딥러닝도 결국은 간단한 연산을 반복하는 것일 뿐입니다.

이 글에서는 자바스크립트로 아주 단순한 딥러닝 알고리즘을 만들어보면서,
딥러닝이 어떻게 작동하는지 쉽게 알아봅니다.

🤔 딥러닝이란?

딥러닝은 사람의 뇌처럼 작동하는 인공지능 알고리즘입니다.
사람은 보고, 듣고, 느끼면서 뇌의 뉴런이 정보를 처리하죠.
딥러닝도 비슷하게 "입력값"을 받아서 "결과"를 내는 구조를 가집니다.

🧠 간단한 예제로 시작해볼까요?

아래는 숫자 2개를 받아서 예측 결과를 출력하는 간단한 자바스크립트 코드입니다.

const inputs = [1, 0]; // 입력값
let weights = [0.5, -0.6]; // 가중치

function sigmoid(x) {
  return 1 / (1 + Math.exp(-x)); // 활성화 함수
}
function forward(inputs, weights) {
  let sum = 0;
  for (let i = 0; i < inputs.length; i++) {
    sum += inputs[i] * weights[i]; // 입력 * 가중치
  }
  return sigmoid(sum); // 예측 결과
}
const output = forward(inputs, weights);
console.log('예측 결과:', output.toFixed(4));

📌 위 코드는 입력값 2개를 받아서 하나의 결과(예: YES or NO)를 출력합니다.

📉 결과가 틀렸다면? → 학습이 필요해요!

딥러닝은 예측이 틀렸을 때, 가중치를 조금씩 조정해서 더 나은 결과를 만들어갑니다. 이 과정을 반복하면 점점 더 똑똑해지는 거죠!

const target = 1; // 원하는 결과
const lr = 0.1; // 학습률

function train(inputs, weights, target) {
  const output = forward(inputs, weights);
  const error = target - output; // 얼마나 틀렸는지 계산
  // 가중치 조정
  for (let i = 0; i < weights.length; i++) {
    weights[i] += error * inputs[i] * lr;
  }
  return weights;
}
weights = train(inputs, weights, target);
console.log('업데이트된 가중치:', weights.map(w => w.toFixed(4)));

🔁 이렇게 예측 → 비교 → 수정하는 과정을 반복하면, 기계는 조금씩 정답에 가까워지게 됩니다.

🧪 실전으로 가고 싶다면? TensorFlow.js 사용하기

딥러닝 라이브러리인 TensorFlow.js를 사용하면 브라우저에서도 복잡한 AI 모델을 만들 수 있습니다.

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [2], activation: 'sigmoid' }));
model.compile({ loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd' });
const xs = tf.tensor2d([[1, 0], [0, 1], [1, 1]], [3, 2]);
const ys = tf.tensor2d([[1], [1], [0]], [3, 1]);
await model.fit(xs, ys, { epochs: 100 });
model.predict(tf.tensor2d([[1, 0]], [1, 2])).print();