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딥러닝6

규칙기반 vs 딥러닝 AI 온체인 탐지, 정확도·속도 비교 문자 그대로 출력 -->온체인 이상거래를 얼마나 정확하고 빠르게 찾아내느냐는 보안·컴플라이언스의 핵심입니다. 규칙기반 룰 엔진과 딥러닝 모델을 같은 벤치마크로 비교해, 실제 운영에서 체감되는 성능·지연·비용 포인트를 한눈에 정리합니다.📋 목차✓ 온체인 탐지 개요와 비교 프레임(규칙기반 vs 딥러닝) ✓ 정확도·정밀도·재현율 비교 ✓ 속도·지연 및 실시간성 비교 ✓ 데이터 요구와 피처 엔지니어링 ✓ 실전 시나리오: 스캠·믹서·멀티홉 ✓ 비용·운영·확장성 의사결정 ✓ 거버넌스·설명가능성과 규제 대응 ✓ 요약 및 핵심 포인트 정리 ✓ 자주 묻는 질문 FAQ Q. 온체인에서 규칙기반과 딥러닝 중 무엇이 더 정확하고 빠른가요?A. 데이터 분포와 목표에 따라 달라집니다. 본문에서는 동일한 평가 지.. 2025. 8. 25.

인공지능(AI) 개념과 작동원리 – 완전 초보도 이해하는 쉬운 설명 🤖 작성일: 2025-07-17 | 업데이트: 2025-07-17AI가 뭔지 궁금하셨나요? 인공지능의 정의와 원리를 초보자 시각에서 쉽게 풀어 설명합니다. 2025년 현재 기준으로 가장 기초부터 차근히 알려드릴게요.📋 목차✓AI란 무엇인가요?✓인공지능의 작동 원리✓AI의 대표 기술: 머신러닝과 딥러닝✓AI의 일상 활용 사례✓AI의 한계와 주의할 점✓앞으로의 AI 기술 전망✓이 글을 마무리하며✓FAQQ. 인공지능이란 정확히 어떤 기술인가요?A. 인간처럼 사고하고 학습하는 기능을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 설계한 기술입니다.Q. AI는 일상생활에서 어떻게 활용되나요?A. 스마트폰 음성비서, 유튜브 추천, 자율주행차, 번역기 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.처음 접하는 인공지능 개념, 어렵게 느껴지시나요? .. 2025. 7. 17.

최근 10년간 AI의 진화, 이렇게 발전해왔다! 머신러닝부터 GPT까지 핵심 요약 📈 작성일: 2025-06-24 | 업데이트: 2025-06-242015년부터 2025년까지 AI는 그야말로 혁신의 연속이었습니다. 단순한 예측 모델에서 스스로 창작하는 생성형 AI로의 진화는 기술의 정점이자 새로운 패러다임의 시작입니다.📋 목차✓AI 기술의 시발점: 머신러닝의 도입✓딥러닝의 부상과 대중화✓트랜스포머와 자연어처리 혁신✓생성형 AI의 도래와 응용 사례✓AI 윤리와 규제의 필요성✓다가올 미래, AI의 다음 단계는?✓FAQQ. 10년 전에는 AI가 이렇게까지 발전할 줄 알았나요?A. 대부분의 전문가조차도 생성형 AI가 이렇게 대중화될 거라고는 예측하지 못했습니다. 그만큼 기술의 속도는 놀라웠죠.Q. 지금이라도 AI 공부를 시작하는 게 늦지 않았을까요?A. 지금이 오히려 적기입니다. 생성형 AI .. 2025. 6. 25.

인공지능이란? 초보자를 위한 AI 개념 정리 ▶️ 인공지능(AI)이란 무엇인가요? 초보자를 위한 AI 개념 정리! AI의 정의, 원리, 종류 및 활용 사례를 자세히 알아보세요. 최신 인공지능 기술 트렌드와 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 필수 개념을 쉽게 설명합니다. 📌 목차 인공지능(AI)의 개념과 정의AI란 무엇인가?인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 컴퓨터 시스템이 모방할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. AI는 주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있으며, 최근에는 딥러닝(Deep Learning)과 같은 기술을 통해 스스로 발전하는 능력을 갖추고 있습니다.인공지능의 역사인공지능의 개념은 1950년대부터 시작되었습니다. 앨런 튜링(Alan .. 2025. 3. 12.

인공지능 알고리즘 쉽게 이해하기 인공지능 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있도록 기초 개념부터 머신러닝, 딥러닝, 강화학습까지 설명합니다. 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 예제와 함께 설명하며, 핵심 원리를 자세히 살펴봅니다. 지금 바로 확인하세요!목차인공지능 알고리즘의 개요인공지능이란?인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 컴퓨터가 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하도록 설계된 기술입니다. 인공지능은 다양한 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측을 수행합니다. 최근 머신러닝과 딥러닝 기술의 발전으로 인해 AI는 자율주행, 음성 인식, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.알고리즘의 중요성알고리즘은 문제를 해결하기 위한 일련의 규칙과 절차를 의미합니다. 인공지능에서 알고리즘은 데.. 2025. 3. 10.

AI와 머신러닝의 차이점 – 핵심 개념 정리 AI와 머신러닝의 차이점을 명확히 이해하고 싶으신가요? 본 글에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 개념, 차이점, 활용 사례 등을 상세히 설명합니다. 인공지능의 발전과 머신러닝 알고리즘을 비교하며 비즈니스 및 실생활에서의 활용 방안을 알아보세요.목차AI와 머신러닝의 개념AI(인공지능)이란?AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능을 모방하는 기술을 의미합니다. AI는 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 자율 주행, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다. AI는 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 같은 하위 개념을 포함하며, 기계가 스스로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.머신러닝(ML)이란?머신러닝(ML, Machine Learning)은 AI의 한 .. 2025. 3. 10.

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