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"데이터"(으)로 총 3,453건 검색되었습니다.
- AI 시대에 알맞은 수학 공부법, 비판적 사고와 질문하기수학동아 l2023년 06호
- 데이터를 분석한 ‘한국 정보화 진흥원 소셜 데이터 분석’에 따르면 가장 연관성 높은 데이터는 ‘수학 숙제’로 나타났습니다. 수학 문제집 이름이 그다음이었고, ‘솔직히’, ‘어려워’ 같은 감정 표현, 성적표가 뒤를 이었습니다. 하지만 이제는 AI 때문에 이런 편견이 점점 변할 거예요. AI가 ... ...
- AI 시대 주목받는 직업 8수학동아 l2023년 06호
- 과정에 들어가 뇌 기반 인공지능을 공부했어요. 박사 과정 중 의사가 적은 양의 의학 데이터로도 빠르게 환자의 병을 진단할 수 있는 AI 모형을 만들었지요. 의사과학자는 환자에게 필요한 것이 구체적으로 무엇인지 알기 어려운 과학자나 기존에 잘 알려진 의학 지식을 사용해 환자를 치료하는 ... ...
- 물리적으로 그네타는 궁극의 방법과학동아 l2023년 06호
- 동작을 평균 약 7ms(밀리초는 1000분의 1초)씩 더 빠르게 했다. 이렇게 모션을 캡처한 데이터는 연구팀이 과거의 두 모델을 조합해 만든 새로운 모델과도 정확히 일치하는 하는 것으로 나타났다. 연구팀은 “그네를 탈 때 추진력을 얻기 위해서는 초기 위상과 주파수의 변화가 중요하다는 것을 ... ...
- [네, 그래서 이과가 일해봤습니다] 네, 그래서 이과가 AI 기자와 기사를 써봤습니다과학동아 l2023년 06호
- 그런데 현재 AI는 전혀 새로운 정보를 만들어 낼 순 없습니다. 인간들이 만들어 둔 데이터를 학습하고 분석할 뿐이죠. 챗GPT도 동의하는 부분입니다. 인간 기자는 사람들과 인터뷰하고, 조사하며, 현장에서 경험하는 일을 바탕으로 새로운 이야기를 창조할 수 있습니다. 전문가들이 입을 모아 인간 ... ...
- [프로그래밍 언어의 역사] 인간은 실수없이 기계와 대화하고 싶어서과학동아 l2023년 06호
- 사회적 의미를 가지는지도 생각해봐야 한다. 류 교수는 “오늘날 소프트웨어는 많은 데이터와 큰 계산능력을 요구한다”며 “이런 거대 컴퓨팅 파워가 특정 국가와 특정 기업에 몰리고 있다”고 우려했다. 소프트웨어적 자산이 독점화되는 상황이라는 것이다. 또 거대화된 소프트웨어는 탄소를 ... ...
- [과동키즈] 누구나 자신만의 북극성이 있습니다과학동아 l2023년 06호
- 서 말을 꿰어 보배로 만드는 일 같아서 매력적이었어요. 이후 제조업체의 관점에서 데이터를 분석해보고 싶어서 큰 제조사로 이직했어요. 하지만 스마트팩토리 부서에 배정받진 못했어요. 그래도 기구개발 부서에서 첫 폴더블폰 개발에 참여했어요. 제품의 개발, 생산 과정과 임직원이 10만 명인 ... ...
- 챗GPT 필수가이드수학동아 l2023년 06호
- 언어 모형의 실효성은 지켜봐야 하지요. Q. 챗GPT의 한계는 무엇인가요? 챗GPT는 학습한 데이터를 바탕으로 어떤 질문에도 그럴싸한 답변을 해줘요. 말 그대로 그럴싸한 문장을 만들어준다는 점 때문에 사실 관계에 기반한 내용을 물어보면 틀릴 수도 있지요. 이를 ‘환각(hallucination)’이라고 해요. ... ...
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- 토론 2. 챗GPT, 미래에 든든한 조력자일까? 거짓 정보 확산 역할일까?수학동아 l2023년 06호
- 또 거짓 정보를 진짜인 것처럼 이야기하는 환각 현상도 일으켜요. 챗GPT는 학습한 많은 데이터에서 단어의 관계성만을 분석해 답변을 내기 때문입니다. 이용자가 거짓된 정보를 학습시킨다면 여론 조작, 편견 조장 등 문제를 일으킬 수도 있어요. ┗> 세종과학예술영재학교 반론 박강우 GPT-4부터 ... ...
- 프로야구 순위 경쟁, 게임 체인저는 여름?과학동아 l2023년 06호
- 2008년부터 2017년까지 진행된 메이저리그 경기에서 투구 위치, 심판의 판정 등 1만 8907개 데이터를 수집한 뒤 실제 투구 결과와 비교했다. 투구가 스트라이크인지 볼인지는 메이저리그의 투구 추적 기술을 통해 확인했다. 그리고 판정 정확도에 심판의 나이, 경력, 기온 등 어떤 요소가 영향을 ... ...
- ‘접시뇌’에게 컴퓨터 게임을 시켰더니과학동아 l2023년 06호
- “학습에 필요한 데이터의 양 측면에서는 이미 바이오컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 데이터를 훨씬 적게 필요로 한다”고 밝혔다. 케이건 박사는 “5년 내로 신약의 성능을 예측하는 데 사용할 수 있을 것”이라 내다봤다. 과연 OI는 실현 가능한 꿈일까. OI가 만들어지려면 어떤 실제적 문제를 해결해야 ... ...
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