【환경 구축】AI 개발 기초 지식 메모: 뉴럴 네트워크, PyTorch, ONNX의 관계 정리

요약

본 메모는 뉴럴 네트워크의 작동 원리와 AI 개발 과정에서 '학습(Training)'과 '추론(Inference)'이 분리되는 핵심 개념을 설명합니다. 복잡한 판단은 노드가 아닌 시냅스의 가중치에 존재하며, 모델 배포물은 이 학습된 가중치의 덩어리가 됩니다. PyTorch와 같은 프레임워크는 이러한 ML 개발 전반을 지원하는 필수적인 환경입니다.

핵심 포인트

• AI의 핵심은 '학습(가중치 결정)'과 '추론(사용)'이 별개의 공정이라는 점이다.
• 뉴럴 네트워크의 판단 내용은 노드가 아닌 시냅스에 해당하는 가중치에 존재한다.
• 대규모 학습에는 GPU와 방대한 레이블링 데이터가 필수적이며, 파인튜닝이 현실적이다.
• PyTorch는 단순한 런타임이 아닌, ML 개발 전반을 지원하는 환경이다.