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벡터의 연산을 통해 생명과학 데이터를 나타내는 사례
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 생명과학 데이터를 나타내는 사례로는 벡터의 연산을 통해 단백질 구조를 예측하는 것이 있습니다. 이는 수많은 데이터 중에서 어떤 범위의 데이터를 학습하여 최적화 대상을 만들어내는 딥러닝을 사용하여 수행됩니다. MIT에서는 AI를 활용하여 무해하지만 병균을 없애는 항생제를 찾는 연구를 진행한 적이 있습니다. 이때, 수천 개의 후보군을 시험하지 않고도 AI를 사용하여 원하는 항생제를 빠르게 찾을 수 있었습니다.딥러닝을 통해 단백질 구조를 예측하는 것 또한 벡터의 연산을 통해 생명과학 데이터를 나타내는 사례 중 하나입니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

컴퓨터가 수백만 개 상품을 사람처럼 인식할 수 있을까?

11분
상품 비교를 위해서, 벡터들 간의 거리로 인간이 감지하는 유사성을 표현하게 하는 것이 목표입니다. 전통적인 벡터 생성 방식은 텍스트 데이터 입력을 활용한 워드 카운트 히스토그램입니다. 이 방식은 지난 20년간 조금씩 다듬어져 왔지만, 핵심은 히스토그램의 원리에
컴퓨터가 수백만 개 상품을 사람처럼 인식할 수 있을까?
쿠팡 엔지니어링
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디자인

데이터 시각화 101: ① 데이터 시각화는 왜 중요할까?

11분
이를 통해 의사 결정자들은 한눈에 많은 양의 데이터를 파악하고 큰 그림을 그릴 수 있습니다. 둘째, 데이터 시각화를 이해하는데 특별한 과학이나 통계 등의 교육이 필요하지 않습니다. 의사 결정에 관여한 사람들이 데이터를 쉽게 이해하고, 데이터 안의 정보를 찾을
데이터 시각화 101: ① 데이터 시각화는 왜 중요할까?
신유진
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AI

일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례

8분
이때 서로의 관계를 규정하고 레이블을 붙여 패턴을 지도 학습시켰기에 많은 데이터 중에서 쉽게 원하는 것을 찾아낼 수 있었다. 만약 연구진이 수천 개의 후보군을 모두 시험을 거쳐 찾아내야 했다면 많은 시간과 비용이 들 것이다. MIT에서는 2020년에도 인체에는
일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례
그릇
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