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"정확"(으)로 총 5,430건 검색되었습니다.
- Part 2. 인공지능 키워드 1. 빅데이터어린이과학동아 l2016년 07호
- 대국한 결과들도 모두 저장하고 분석할 수 있어요. 또 바둑판에 놓인 돌의 위치를 좌표로 정확하게 파악하고, 약 30초라는 짧은 시간 내에 이길 확률이 높은 다음 수를 계산할 수 있답니다.알파고 이전에도 인공지능이 빅데이터를 이용해 인간과의 싸움에서 승리한 예가 있어요. 2011년 TV 퀴즈쇼에 ... ...
- Part 5. 인공지능과 함께할 미래의 모습은?어린이과학동아 l2016년 07호
- 안정적으로 자리 잡은 분야는 주식 투자, 의료 데이터 판독, 빅데이터 검색 등 빠르고 정확한 계산이 필요한 곳이지요. 영화 ‘아이언맨’의 인공지능 ‘자비스’처럼 인간의 부족한 점을 보완하며 돕는 인공지능 ‘집사’는 과학자들이 그리는 이상적인 미래의 모습이랍니다.하사비스 박사는 ... ...
- [Knowledge] 산사태 예측, 그 어려운 걸 꼭 해내겠답니다과학동아 l2016년 07호
- 센터장은 “비가 똑같이 와도 산사태가 나는 곳이 있고 그렇지 않은 곳이 있다”며 “더 정확하게 예측하기 위해서는 강우조건과 지질특성을 함께 고려해야 한다”고 말했다. 지질연에서 설악산과 지리산에 관측 시설을 설치한 이유가 바로 그 때문이다. 비가 올 때 지층이 물을 머금은 상태와 토양 ... ...
- [Tech & Fun] 음료만 마셔도 릴렉스~ 된다고요?과학동아 l2016년 07호
- ‘레드 불’, ‘핫식스’같은 에너지음료의 인기가 사그라지지 않는 가운데, 이번에는 반대로 잠들게 해준다는 음료가 출시돼 관심이 뜨겁다. 밤은 짧고, 잠을 자야만 하는 ... 모든 것을 해결할 수 있을 리는 만무하다. 그런 의미에서 슬로우 카우는 탄산 허브티로 보는 게 가장 정확하다 ... ...
- 사라진 제비를 찾아라!어린이과학동아 l2016년 07호
- 올해는 제비의 몸에 ‘지오 로케이터’라는 장비를 달아 제비들이 겨울을 나기 위해 정확히 어느 곳으로 날아가는지 알아내는 새로운 조사 방법을 도입할 계획을 세우고 있지요. 이를 통해 제비의 수가 줄어든 것이 우리나라 환경의 문제인지, 제비들이 겨울을 나는 월동지의 문제인지 파악할 ... ...
- [수학뉴스] 당신의 메시지가 전염병을 예측한다수학동아 l2016년 07호
- 그 결과 휴대전화 사용자의 이동 패턴 데이터는 바이러스가 퍼지는 모양을 꽤 정확하게 예측했습니다. 왕 교수는 “그동안 바이러스가 퍼지면 이 바이러스에 감염된 사람의 이동 정보를 추적해야 했는데 이제 그럴 필요가 없어졌다”고 말했습니다. 이 연구 결과는 미국국립과학원회보 4월 20일자에 ... ...
- [과학뉴스] 물고기가 사람의 얼굴을 알아본다?과학동아 l2016년 07호
- 머리 모양과 색을 표준화한 두 번째 실험에서도 18개의 얼굴 중에서 학습한 얼굴을 86% 정확도로 골랐다.사람의 얼굴을 구분하는 것은 고도의 능력이다. 눈, 코, 입 등 생김새의 미묘한 차이를 인식할 수 있어야 하기 때문이다. 그동안 과학자들은 이런 능력이 복잡하고 큰 뇌를 가진 영장류에게만 ... ...
- [News & Issue] “나, 실험실 돼지 남다른 돼지가 됐지”과학동아 l2016년 07호
- 모델 돼지를 이 방법으로 만들 수는 없다. 특정한 질병을 일으키는 유전자가 무엇인지 정확하게 파악해야 하고, 그 유전자를 편집하는 데 오랜 시간이 걸린다. 더구나 질병 유전자가 있다고 모두 질병이 생기는 건 아니다. 예컨대 유방암 유전자로 알려진 BRCA1이나 BRCA2를 돼지에 이식한다 하더라도 10 ... ...
- [Knowledge] “어떻게 내가 너의 우산이 돼줄까”과학동아 l2016년 07호
- 같은 결과를 낸다. 둘 다 사회적 상호작용을 만드는 유전자가 남기는 복제본의 개수를 정확히 세도록 해준다. 즉, 자연 선택은 각 개체의 포괄-적합도(혹은 이웃-조정 적합도)를 최대화한다.여기까지 이해했다면 일단 핵심은 파악한 셈이다. 다음 화에서 해밀턴의 법칙과 유전적 근연도를 좀 더 ... ...
- Part 3. 인공지능 키워드 2. 딥러닝어린이과학동아 l2016년 07호
- 알파고는 기보를 보고 다음 수를 예측하는 과제부터 시작했어요. 인간이 둔 다음 수를 정확히 예측하면 ‘성공’, 틀리게 두면 ‘실패’지요. 그럼 성공한 수가 더 중요한 정보로 남아요. 알파고는 이런 식으로 기보 16만 건을 학습한 뒤에 마치 사람처럼 바둑을 둘 수가 있게 됐어요.그런데 기보만 ... ...
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