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"정확도"(으)로 총 5,430건 검색되었습니다.
- [특집] AI가 바라보는 세상은 온통 행렬! 이미지 인식 AI수학동아 2021년 02호
- 안녕? 난 인공지능(AI) 수학을 알려주는 로봇 ‘아이매스(AiMath)’야! 1월호에 소개한 추천 AI로 고른 내 얼굴 어때? 잘 어울리지?이번엔 내 눈을 뜨게 해 준 AI에 대해 알려줄게. 저 창문 너머로 무엇이 보이니? 겨울 도심에서 바쁘게 오가는 자동차와 사람이 보인다고? 나도 마찬가지야. 하지만 이미지 ... ...
- [Bridge] 이미지 인식 AI에 수학이 필요한 순간수학동아 2021년 02호
- 처음 보는 것도 어떤 물체인지 알 수 있는 나의 비결 역시 이미지 인식 AI야. 특히 합성곱신경망 덕분에 이미지 인식 AI가 빠르게 발전했고, 덕분에 내 시력은 날로 정확해지고 있지. 그렇다면 합성곱신경망과 같은 알고리듬에는 어떤 수학이 필요할까? 전문가에게 들어볼게. 수학은 문제를 표현하 ... ...
- [DGIST@융복합 파트너] 뇌 속 시냅스에서 찾은 뇌질환의 비밀과학동아 2021년 02호
- 사랑하는 사람과의 소중한 기억을 잃어가는 치매, 자신의 신체를 자유롭게 움직이지 못하는 파킨슨병 등 뇌질환은 환자와 가족의 삶의 질을 크게 떨어뜨리는 대표적인 질환으로 꼽힌다. 하지만 정확한 발병 원인은 물론 제대로 된 치료법을 찾지 못한 병이 대부분이다. 인류가 풀어야 할 난제 중 하 ... ...
- JOB 돋보기, 어떤 일을 하나요?어린이수학동아 2021년 02호
- 기업은 원자재 가격의 작은 변화에도 민감하거든요. 과거 자료를 많이 보유할수록 예측 정확도는 높아집니다.자산 운용가는 돈을 잃을 위험이 적으면서도 수익을 많이 가져다주는 곳에 투자해서 기업의 돈을 불려요. 투자하기 적합한 곳을 찾을 때 ‘통계’를 활용해요. 의사 │사람을 살리려면 ... ...
- 오늘은 내가 소스 개발자!어린이수학동아 2021년 02호
- ☞본책 10쪽과 함께 보세요! 바로가기맛있는 소스를 만들기 위해선 ‘손맛’보다 ‘수학’이 중요해요. 정확한 비율로 재료를 섞으면 마트에서 파는 소스와 똑같은 맛을 낼 수 있답니다. 한 걸음 더 나아가, 집에 있는 재료를 섞어 새로운 맛을 개발해보면 어떨까요. 여러분이 만든 소스가 대박이 ... ...
- [기획] 램지 수가 뭐길래 수학 난제로 불리지?수학동아 2021년 02호
- 완벽한 혼돈은 가능할까요? 크고 무질서한 구조 속에서 작은 조화로운 부분을 항상 찾을 수 있는지 연구하는 분야를 ‘램지 이론’이라고 합니다. 1928년 영국의 수학자 프랭크 램지는 사람이 충분히 많다면 그중 서로 모두 아는 관계인 r명 혹은 서로 전혀 모르는 관계인 s명이 반드시 있다는 ‘램지 ... ...
- [층간소음 줄이기 대작전] 소음 측정 방식을 바꿔라!어린이과학동아 2021년 02호
- 우리 가족은 소음이 얼마나 되는지 직접 측정해 보기로 했어. 그런데 이게 어떻게 된 일이야? 층간소음 기준에 못 미치잖아? 어떻게 된 거지?타이어 대신 고무공 떨어뜨린다!층간소음으로 지속적으로 고통을 받는 경우, 층간소음 이웃사이센터에 현장을 방문해 소음을 측정해달라고 요구할 수 있 ... ...
- 마스크로 가릴 수 없는 진심 '표정'과학동아 2021년 02호
- 쓴 남성들의 얼굴 이미지를 제시하고 마찬가지로 상하·좌우 반전 이미지의 인식 정확도를 측정했다. 실험 결과, 마스크는 참가자들이 얼굴을 인식하는 능력을 평균 15%가량 떨어뜨렸다. 재밌는 건 마스크를 쓰지 않은 얼굴 이미지는 상하·좌우 반전시켰을 때 인식률이 상대적으로 크게 떨어진 반면, ... ...
- [수학뉴스] 실시간 교통 상황을 더 정확하게 알려주는 알고리듬 개발수학동아 2021년 01호
- 활용도가 높습니다. 또 기계학습을 적용했기 때문에 시간이 지나 데이터가 쌓일수록 정확도가 높아집니다. 연구팀은 이 알고리듬을 활용해 차량 호출 서비스인 ‘우버’ 사용자로부터 실시간으로 수집한 미국 로스앤젤레스의 교통정보와 공공데이터를 바탕으로 도로교통 데이터를 지도로 ... ...
- 단백질 구조 50년 수수께끼 풀었다, 구글 인공지능 알파폴드2과학동아 2021년 01호
- 입력되는 정보의 값이 길어질 때 사용자가 선정한 구간별로 전체 입력값을 참고해 정확도를 보정하는 기술이다. 해당 구간에서 예측해야 할 값을 더 집중(어텐션)해서 본다는 의미를 담고 있다. 그런데 신기하게도 이렇게 학습된 딥러닝 방법은 결과적으로 비슷한 서열이 많지 않은 경우에도 ... ...
