본문 바로가기

전체 글240

콘솔 vs PC : 어떤 플랫폼이 게임에 더 적합할까? 콘솔과 PC는 각각의 강점과 약점을 가진 게임 플랫폼으로, 어떤 것이 더 적합한지는 사용자의 우선순위, 예산, 게임 스타일에 따라 달라집니다. 아래에서는 주요 기준을 바탕으로 콘솔과 PC를 비교하고, 어떤 상황에서 각 플랫폼이 더 적합한지 정리하겠습니다. 정보 이론과 관련된 질문에서 이어진 맥락을 고려해, 간결하면서도 데이터 기반의 비교를 제공합니다.1. 성능 및 그래픽PC:강점: 고성능 하드웨어(예: NVIDIA RTX 4090, AMD Ryzen 9)를 사용해 4K 이상 해상도, 120 FPS 이상의 높은 프레임률, 레이 트레이싱 등 최첨단 그래픽을 지원. 설정 조정을 통해 그래픽 품질과 성능을 세밀하게 최적화 가능.약점: 고성능 PC는 고가의 하드웨어(최소 $1,000~$2,000)와 정기적인 업그.. 2025. 8. 13.
정보 이론과 AI 엔트로피정보 이론과 AI 엔트로피 정보 이론에서 엔트로피는 불확실성의 척도로, 시스템 내 정보의 무질서도나 예측 불가능성을 나타냅니다. 이는 AI에서 다양한 방식으로 활용되며, 특히 데이터 처리, 모델 학습, 의사결정 과정에서 중요한 역할을 합니다. 아래에서 엔트로피가 AI에 미치는 영향을 간략히 정리하겠습니다.1. 엔트로피의 정의엔트로피(Shannon Entropy)는 정보 이론의 창시자인 클로드 섀넌(Claude Shannon)이 정의한 개념으로, 확률 분포 P(X) P(X) P(X)에 대해 다음과 같이 계산됩니다:H(X)=−∑iP(xi)log⁡P(xi)H(X) = -\sum_{i} P(x_i) \log P(x_i)H(X)=−i∑​P(xi​)logP(xi​)여기서 H(X) H(X) H(X)는 엔트로피, P(xi) P(x_i) P(xi.. 2025. 8. 12.
The Clever Sparrow and the Golden Stream Once, in a vast forest where ancient trees whispered secrets to the wind, lived a small sparrow named Suri. Unlike her flock, Suri was curious, always flitting to the edges of the unknown, seeking wisdom beyond the daily hunt for seeds. Her wings, though tiny, carried the ambition of a soaring eagle, inspired by tales from distant lands One morning, as dawn painted the sky in hues of saffron and.. 2025. 8. 12.
농기구를 나타내는 20개 일본어 번호한국어 이름일본어 이름일본어 발음(로마자)1낫鎌かま (Kama)2곡괭이つるはしつるはし (Tsuruhashi)3괭이鍬くわ (Kuwa)4호미小鍬こくわ (Kokuwa)5삽シャベル / スコップしゃべる / すこっぷ (Shaberu / Sukoppu)6쇠스랑熊手くまで (Kumade)7갈퀴レーキれーき (Rēki)8수레手押し車ておしぐるま (Teoshiguruma)9쟁기犂すき (Suki)10써레馬鍬まぐわ (Magua)11도리깨脱穀棒だっこくぼう (Dakkokubō)12키(곡물체)籠 / 唐箕かご / とうみ (Kago / Tōmi)13절굿공이杵きね (Kine)14절구臼うす (Usu)15물지게水桶担ぎ棒みずおけかつぎぼう (Mizuoke Katsugibō)16지게背負い籠しょいこ (Shoiko)17바구니籠かご (Kago)18곡물.. 2025. 8. 11.
국악기 20개를 나타내는 일본어 번호한국어 이름일본어 이름일본어 발음(로마자)1가야금伽倻琴かやぐむ (Kayagumu)2거문고玄琴こむんご (Komungo)3해금奚琴へぐむ (Hegumu)4아쟁牙箏あじゃん (Ajan)5단소端簫たんそ (Tanso)6소금小笒／小琴(※笛 의미)そぐむ (Sogumu)7대금大笒てぐむ (Tegumu)8퉁소洞簫とうそ (Tōso)9피리筚篥ぴり (Piri)10태평소太平簫たいぺんそ (Tai-penso)11장구杖鼓ちゃんぐ (Changu)12북鼓ぷく (Puku)13소고小鼓そご (Sogo)14징鉦ちん (Chin)15꽹과리鉦小けんがり (Kengari)16박拍板ぱく (Paku)17운라雲鑼うんら (Unra)18편경片磬ぺんぎょん (Pengyon)19편종片鐘ぺんじょん (Penjon)20향비파向琵琶ひゃんびぱ (Hyanbipa) 2025. 8. 11.
선형 회귀부터 딥러닝까지: 수학적 여정 선형 회귀부터 딥러닝까지의 수학적 여정은 데이터를 해석하는 가장 단순한 방식에서부터 복잡한 패턴까지 점차 범위를 확장해가는 과정입니다. 이 여정의 수학적 핵심들은 다음과 같습니다. · 선형 회귀(Linear Regression)데이터의 특성과 목표 변수(예: 집값, 시험 점수 등) 사이의 직선적 관계를 찾는 것이 목적으로, 수학적으로는 $ y = a x + b $ 같은 1차 함수 형태로 모델링합니다."가장 잘 맞는 선"을 찾기 위해 최소제곱법(Least Squares Method)을 사용하여 오차(각 점과 직선의 거리 제곱의 합)를 최소화하는 값을 구합니다.이 과정에서 평균, 분산, 행렬 연산, 미분(최적화) 등 기초 통계 수학이 요구됩니다. · 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regr.. 2025. 8. 11.

티스토리툴바