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"학습"(으)로 총 3,016건 검색되었습니다.
- [특별기고] CES서 현실이 된 AI와 '딥시크' 충격, 우리는?2025.02.11
- 부족해서 딥시크 충격에 빠진 건가. 런원펑의 혁신은 데이터를 학습하는 방식, 강화학습에 대한 새로운 접근 같은 알고리즘과 소프트웨어의 혁신 아닌가. 채용 단계에서부터 대학 졸업 후 3년 이내의 젊은이들만 채용해서 기존 사고와 단절했다는 것 아닌가. 박스 안에갇힌 사고가 아닌 자유롭게 ... ...
- 방사선 없이 날숨만으로 폐암 조기 선별동아사이언스 2025.02.11
- 20종의 멀티모달 센서 어레이를 통해 전기 신호가 달라진다. 날숨의 구성성분 데이터를 학습한 AI 딥러닝 알고리즘은 전기 신호를 분석해 폐암 발병 여부를 판별한다. 연구팀은 전상훈 분당서울대병원 흉부외과 교수 연구팀과 임상시험을 진행해 개발한 시스템이 95% 이상의 선별검사 정확도를 ... ...
- 혹등 고래 노래에 사람 언어 법칙 있다동아사이언스 2025.02.10
- 구성 요소에 주목한 개념이다. 언어학자들은 언어는 짧은 요소로 구성돼 있어 인간이 학습할 수 있고 세대를 거쳐 쉽게 전승될 수 있다고 본다. 연구팀은 "혹등고래의 노래는 여러 짧은 요소로 구조화되어 있어 집단 사이에서 원활하게 전승되는 것으로 보인다"면서 "혹등고래의 노래에서 각 요소가 ... ...
- 딥시크 쓰면 정보 유출?…"AI, 우리 기억도 앗아간다"동아사이언스 2025.02.07
- 상관 없이 AI가 기억을 재구성해 주는 것이다. 전문가들은 생성형 AI가 이처럼 인간의 학습과 기억에 영향을 미치면 구글과 오픈AI 같은 소수의 회사들의 영향력이 커질 것이라고 했다. 탈리 샤롯 영국 유니버시티칼리지런던 연구원은 "사람들의 생각과 믿음에 영향을 미치도록 AI를 코딩하는 것은 ... ...
- AI가 찾은 약물로 2년째 생존중인 희귀질환자동아사이언스 2025.02.06
- 이번 연구에서 사용된 AI 플랫폼은 펜실베이니아대 연구팀이 개발한 머신러닝(기계학습) 기법을 기반으로 구축됐다. 플랫폼을 개발한 천위 마 연구원과 데이비드 코슬리키 교수는 "AI가 희귀질환 치료제 개발에 혁신적인 도구가 될 수 있다"고 전했다. 연구를 이끈 파젠바움 교수는 자신이 ... ...
- [SW가 여는 의료의 미래]⑤ 도파민 세포 추적해 파킨슨병 진단동아사이언스 2025.02.06
- 있다"고 설명했다. 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보하기 위해 서양인 데이터 기반 학습도 병행하고 있다고 덧붙였다. 휴런의 파킨슨병 의료 영상 분석 솔루션 '휴런IPD' 구동 모습. 휴런 제공 ● "의료데이터 민감성은 과제, 앱 기반 서비스로 편의성 향상" 박 부사장은 앞으로 AI 솔루션이 ... ...
- [사이언스게시판] 과기정통부-고용노동부, 청년 구직자 교육 지원 업무협약 外동아사이언스 2025.02.05
- 운영한다. 또 3월부터 6월까지는 체험형 활동 재료나 교구를 발송하고 온라인으로 학습하는 비대면 교육 구독 서비스 '과학이 또옴'을 운영한다. 자세한 내용은 과천과학관 홈페이지를 참고하면 된다. ■ 국립광주과학관은 올해의 정월대보름을 맞아 특별천문행사 '달빛소담'을 개최한다고 5일 ... ...
- 시민과학에도 AI 접목…'지구사랑탐사대 2.0' 플랫폼 오픈동아사이언스 2025.02.03
- 보다 정확하고 신뢰성 높은 데이터를 활용할 수 있으며 시민과학자는 생물종 분류 학습을 경험할 수 있다. 장이권 지구사랑탐사대장은 "AI 기술을 적용한 이 플랫폼은 시민과학자들이 더 즐겁게 참여할 수 있도록 유도하고 연구자에게는 검증된 데이터를 제공해 시민과학의 수준을 한층 높일 것 ... ...
- 우주선 엔진 '홀추력기' AI로 성능 예측…11월 누리호에 실려 검증동아사이언스 2025.02.03
- 1만8000개의 홀추력기 학습데이터를 기반으로 인공신경망 앙상블 구조를 학습시켰다. 학습시킨 인공신경망 앙상블 모델은 홀추력기의 설계 변수에 따라 높은 정확도로 수초 내에 추력기 성능을 예측했다. 특히 인공신경망 앙상블 모델은 기존에 알려진 '스케일링 법칙'으로는 분석하기 어려웠던 ... ...
- 딥시크, 챗GPT보다 소아과 진단 능력 떨어져동아사이언스 2025.01.31
- 도출한 정답의 정확도를 확인하는 작업도 딥러닝 기법보다 사람의 손길이 덜 필요하다. 학습에 필요한 데이터와 GPU를 확보하는 데 필요한 비용과 인건비를 줄여 개발 비용을 절감할 수 있다. 차세대 LLM은 두 모델의 장점만을 취하는 방식으로 발전할 수 있다는 전망이 나온다. 이번 연구를 발표한 ... ...
