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"데이터"(으)로 총 3,453건 검색되었습니다.
- 혹등고래와 대화를 시도하다과학동아 l2024년 02호
- 한계 때문에 모든 음역대가 손실없이 수집된 자료가 충분하지 않다”며 “온전한 데이터와 함께, 소리를 낼 때의 상황이 어땠는지를 알 수 있는 다양한 정보들이 기록 돼야할 것”이라고 설명했습니다. 장 대표는 “현재 AI의 발전 속도를 봤을 때 동물과의 대화 연구가 생각보다 빠르게 진행될 수도 ... ...
- [빅테크 기업들의 생성 AI 독주 속 START-UP 살아남는 방법] 포자랩스과학동아 l2024년 02호
- (❋편집자주. 오늘날 생성 인공지능(AI) 시장은 막대한 자본력을 앞세운 글로벌 빅테크 기업이 이끌어가고 있다 해도 과언이 아니다. 급격하게 변화하 ... 거의 없다. 허 대표는 “빅테크 기업이 상용화에 나서기 전까지 포자랩스만의 독자적인 고품질 데이터를 구축할 계획”이라고 밝혔다 ... ...
- 행복과 경제가 보인다! 냠냠 지수수학동아 l2024년 01호
- 시스템이 제공하는 평균 시가총액은 SNS 치킨 언급량과 상관계수가 0.4였고, 전반적으로 데이터의 증감 추세가 비슷했다. 따라서 분석팀은 SNS에서 치킨 언급량과 날씨, 시가총액을 활용해 ‘치킨 지수’ 공식을 만들었다. 빅맥 지수, 스시 지수로 경제 엿본다 햄버거도 우리 생활을 판단하는 ... ...
- [과학마녀 일리의 과학 용어] 슈퍼컴퓨터, 바이오매스어린이과학동아 l2024년 01호
- 일을 할까요? 슈퍼컴퓨터는 주로 일기예보나 인공지능 학습, 복잡한 물리 실험 등 많은 데이터를 빠르게 계산해야 하는 연구에 활용됩니다. 슈퍼컴퓨터는 발전하는 속도도 어마어마해요. 프론티어는 10년 전 가장 빨랐던 슈퍼컴퓨터보다 300배 이상 빠르답니다. 지구에 사는 생명체 중에 가장 많은 ... ...
- 더 강해져서 돌아왔다...빈대의 습격과학동아 l2024년 01호
- 결과가 아니란 겁니다. 세스코는 2010년부터 빈대가 발생한 곳에 방제 서비스를 진행한 데이터를 바탕으로 ‘빈대 모니터링 지수’를 정리했습니다. 2010년 빈대가 발생한 장소의 수를 100으로 기준 삼은 이 지수는 2014년에 544, 2019년에 1531로 크게 늘어납니다. 그러다 신종 코로나바이러스 감염증 ... ...
- 당신의 생각보다 더 많은 것을 담고있다 'DNA와 체액'과학동아 l2024년 01호
- 중대범죄의 수형인과 구속 피의자 등의 것이다. 만약 사건현장에서 발견된 DNA가 데이터베이스에 없다면 DNA는 무용지물이었다. 하지만 DNA에는 여전히 그 주인에 대한 아주 많은 정보가 담겨 있다. 김종식 연구사는 그중에서 ‘메틸화 패턴’에 집중했다. 우리의 몸을 구성하는 심장, 뇌, 근육 등 ... ...
- [시사기획] 의사의 눈, 과학자의 손으로... 의사과학자가 걷는 길과학동아 l2024년 01호
- 김이랑 온코크로스 대표는 동기들과 다른 경험을 했다. 대부분의 레지던트는 임상 데이터를 기반으로 석사 논문을 쓴다. 그런데 당시 김 대표의 지도교수가 “직접 실험을 해보라”고 권했다. 인문계 고등학교를 졸업한 뒤 의대에 진학했던 김 대표가 실험과 연구에 처음 관심을 두게 된 계기였다. ... ...
- [과동키즈] “꿈이 있다면, 자신을 믿고 도전하세요”과학동아 l2024년 01호
- 성질을 파악할 수 있다. 실험은 며칠에서 몇 주에 걸쳐 진행된다. 그 전후의 실험 준비와 데이터 분석, 논문 작성 등을 모두 합치면 연구 기간이 보통 한 해를 넘기고, 때에 따라선 수년이 걸리기도 한다. 여기서 가장 많은 시간을 쏟는 단계는 ‘실험 준비’다. 실험 제안서 작성, 입자 측정을 위한 ... ...
- 집안일 하다 떠올린 팬케이크 문제수학동아 l2024년 01호
- 문제를 뜻한다. 정확한 일반식을 구할 순 없지만, 팬케이크 문제의 원리는 불규칙한 데이터를 정렬하는 컴퓨터과학에서 필요해 더 효율적인 알고리듬을 찾는 연구는 계속 이어지고 있다. 또 ‘까맣게 탄 면이 있는 팬케이크가 섞여 있을 때 크기가 큰 팬케이크가 아래로 가되 항상 탄 면은 바닥 ... ...
- 생성AI 2024 트렌드3 - 멀티모달・초거대・맞춤형과학동아 l2024년 01호
- ‘아카이브’에 발표했다. doi: 10.48550/arXiv.2001.08361 이후 생성 AI 산업에서는 더 많은 데이터와 더 많은 파라미터를 사용해 거대한 생성 AI를 만드는 것이 큰 목표가 됐다. 파라미터가 많아질수록 더 여러 층에 걸쳐 학습이 가능해지고, AI 언어 모델링으로 만든 ‘사전’이 더 완벽해지기 때문이다. ... ...
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