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"자신"(으)로 총 9,423건 검색되었습니다.
- 기계학습, 너는 어떻게 학습하니수학동아 l2021년 06호
- 대결해 4승 1패로 승리를 거뒀습니다. 16만 개의 기보로 바둑을 학습한 알파고는 자기 자신과 수많은 바둑을 두며 바둑을 익혔죠. 이처럼 알고리듬에 데이터를 입력(기보)하고 결과(대국의 승패 여부)를 도출할 때, 그 결과에 대한 보상(바둑에서 승리하면 높은 점수를 줌)을 주며 학습시키는 ... ...
- [매스미디어] 분노의 질주 : 더 얼티메이트수학동아 l2021년 06호
- 앞에 나타나지. 도미닉은 전 세계를 위험에 빠뜨릴 제이콥의 계획을 저지하기 위해 과거 자신의 친구들과 힘을 합쳐 싸울 준비를 해. 이번 영화에서는 도미닉이 꾸준히 운전해 온 ‘닷지 차저’와 제이콥의 ‘포드 머스탱’, 도미닉을 지원하는 차량인 ‘지프 랭글러’ 등이 등장해 레이스를 ... ...
- [핫이슈] 어수동 같이 읽고 놀이북 활동하자어린이수학동아 l2021년 06호
- 놀이북의 독서 활동을 다 같이 했습니다. 특히 ‘내기’의 좋은 면과 나쁜 면에 대해 자신의 생각을 적는 미션을 줬지요. ‘내기에 한번 빠지면 빠져 나올 수 없으니 하지 않아야 한다’, ‘빼앗겼을 때속상하거나 빼앗기면 안 되는 물건으로는 내기를 하지 않는 것이 좋다’와 같은 대답이 ... ...
- [도전! 섭섭박사 실험실] 섭섭박사, 중력에 도전하다!어린이과학동아 l2021년 06호
- 무게도 견디지요.이 다리에 작용하는 힘은 중력과 마찰력이에요. 나무 막대가 서로를 자신의 무게로 눌러주면서 마찰력이 발생해, 막대가 빠지지 않고 제자리에 고정돼요. 이 다리에 물건을 올리면 각 나무 막대에서 구조 전체로 무게가 분산돼요. 그래서 나무 막대 하나로는 버틸 수 없는 무게를 이 ... ...
- [긱블x과학동아] 게임 속 지팡이의 화려한 변신, 버블건 & 5연발 리볼버과학동아 l2021년 06호
- 플레이하다 보면 종종 자괴감이 들 때가 있습니다. 맨날 적한테 얻어터지기만 하고, 자신이 할 수 있는 공격이란 아프지도 않을 무기로 얍얍 휘두르는 게 다죠. 의뢰인도 마찬가지인가 봅니다. 친구들처럼 화려하고 강력한 공격으로 적을 때려눕히는 멋진 무기 하나쯤 갖고 싶다고 울부짖습니다 ... ...
- [게임디자인씽킹] 런게임은 어떻게 만들까수학동아 l2021년 06호
- 알아보겠습니다. 런게임의 화면 구성은 다음과 같습니다. 바닥 오브젝트(스크래치에서 자신이 추가한 스프라이트나 배경 같은 이미지) 위 왼쪽 하단에 귀여운 캐릭터가 있습니다. 이 게임은 캐릭터가 장애물을 피하면 화면의 왼쪽 윗부분에 있는 점수 박스의 점수가 올라가고 장애물에 부딪히면 ... ...
- BTS의 빌보드 1위 비결은 오후 1시?어린이수학동아 l2021년 06호
- 그런데 오후 6시를 제외한 다른 시간대에는 음원을 발표해도 듣는 사람이 적어요. 다들 자신의 일과로 바빠 음악을 들을 수 없어 음원이 나와도 바로 화제가 되지 않지요. 사람들은 학교나 일을 마치는 오후 6시부터 집에 돌아가며 노래를 많이 들어요. 이 때문에 대부분의 가수가 오후 6시에 새 ... ...
- [우주순찰대원 고딱지] 보물을 품은 거인? 고대 유적의 비밀어린이수학동아 l2021년 06호
- 않고 한 번에 기호를 그리려면….“아, 이거다! 여기서 시작해서 여기서 끝나면 돼요!”자신 있게 나선 딱지가 마침내 손을 떼지 않은 채로 기호를 완성했습니다. 그러자 기호와 함께 막 전체가 은은하게 빛나더니 사라졌습니다. 딱지는 손을 앞으로 뻗었습니다. 아무것도 만져지지 않았습니다 ... ...
- [이달의 과학사] 1910년 3월 5일 즉석 라면의 발명가 안도 모모후쿠 탄생!어린이과학동아 l2021년 05호
- 부으면 바로 먹을 수 있는 국수가 만들어지는 것이죠. 1958년 8월 25일, 안도 모모후쿠는 자신의 회사인 ‘닛신 식품’에서 세계 최초의 즉석 라면인 ‘치킨 라면’을 출시합니다. 처음에는 생면보다 6배나 비싸 고급 음식으로 대접받았지만, 곧 큰 인기를 얻게 되었죠. 안도 모모후쿠 회장은 이후로도 ... ...
- [특집] 핵심만 쏙 뽑은 확률의 기본 개념수학동아 l2021년 05호
- 그런데 알고리듬에 들어갈 확률 모형을 설정하는 변수 세타(θ)가 고정값이 아닌 자신만의 확률분포를 갖습니다. 이를 사전 분포라고 합니다. 아래 식처럼 우리가 현실에서 관측한 데이터와 직접 설정한 사전 분포에 따라 구한 사후분포의 값이 우리가 찾으려는 값입니다. 이때 분모에 있는 모든 ... ...
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