Tech AI 정보 이야기

 퍼플렉시티는 전통적인 검색 엔진과 대화형 AI 서비스 기능을 결합한 형태로 새로운 스타일의 AI 기반 검색 플랫폼이라는 점에서 매력적인 서비스입니다. 더불어 점점 인기를 얻고 있는 AI 플랫폼인데요. 퍼플렉시티 AI 퍼플렉시티 AI는 2022년 12월에 설립된 미국의 AI 스타트업인데요. 퍼플렉시티 다른 AI 서비스와 차이점 및 특장점 실시간 웹 정보 검색 및 신뢰 높은 정보 제공 퍼플렉시티는 실시간 웹 데이터를 바탕으로 최신 정보를 빠르게 수집하는 경향이 있어요. 사용자가 질문을 하면 해당 질문에 맞춘 보고서 형태의 답변을 줍니다. 모든 답변에 출처를 함께 알려줌으로써 해당 정보에 대한 신뢰를 높이는 편이에요. 또한 AI의 환각 문제를 줄였다는 큰 장점으로 평가되고 있어요. 그록이나 GPT-4도 출처를 제공하지만 요약 중심의 원문 링크만 제공을 하거나 체계적이지 않은 반면에, 퍼플렉시티는 출처 제공에 대해 체계적인 편입니다. 기존 검색 엔진 대안 가능성 구글, 네이버 등 검색 엔진과 다르게 퍼플렉시티는 단순하게 검색어, 즉 키워드를 매칭하는 것이 아니라 맥락을 이해한 답변을 제공하는 장점을 가지고 있어요. 퍼플렉시티는 단순한 대화형 AI가 아니라 검색 엔진의 대안으로 설계된 AI입니다. 질문에 대해 간결하고 구조화된 보고서 형태로 답변을 제공하는데요 사용자가 추가 검색 없이도 필요한 정보를 최적화하여 전달해요. 그록이나 GPT-4는 대화 중심에 더 초점을 맞춘 반면에, 퍼플렉시티는 정보 검색과 요약에 특화된 사용자 경험을 제공한다는 점에서 이점이 있어요. 다양한 AI 모델 통합 지원 퍼플렉시티는 자체 LLM뿐 아니라 GPT-4, 클로드 3.7 소네트, 제미나이 2.5 프로, 리마 3 등 여러 AI 모델을 통합...

가상자산 거래소의 기본적인 기능은 암호화폐의 매매, 보관, 송금 등으로 유사합니다. 가상자산 거래소 유형은 크게 중앙화 거래소와 탈중앙화 거래소로 구분된다고 할 수 있습니다. 중앙화 거래소는 중앙 관리 기관이 거래소를 운영하고 관리하는 반면에 탈중앙화 거래소는 중앙 운영자 없이 블록체인과 스마트 계약을 기반으로 운영됩니다. 중앙화 거래소(Centralized Exchange, CEX) 운영 방식 중앙화 거래소는 중앙 관리 기관이 거래소를 운영 및 관리합니다. 즉 운영 주체인 특정 기업이나 단체가 직접 운영을 한다는 것이죠. 고객의 자산을 거래소가 보관하고 거래소가 거래 중개를 하며 매수자와 매도자 간을 직접 연결하는 거래 방식입니다. 가상자산(암호화폐) 거래소 유형별 운영 방식 차이 주요 장점 및 단점 중앙화 거래소는 높은 유동성과 빠른 거래 처리 속도를 강점으로 가지고 있어요. 또한 사용자 친화적 인터페이스와 고객 지원 서비스를 제공합니다. 이외에도 법정화폐인 현물, 선물, 마진 거래 등 다양한 거래를 지원하고 규제 준수와 보안 강화를 위해 지속적으로 업데이트하려고 하죠. 반면에 해킹과 보안 사고 위험이 있습니다. 내부 부정행위에 취약할 수 있습니다. 자산이 거래소에 집중되다보니 거래소 파산 시 자산 손실 가능성이 있을 수도 있습니다. 중앙화 거래소의 대표적인 곳은 Binance (바이낸스), Bithumb (빗썸), Coinbase (코인베이스), Kraken (크라켄), Upbit (업비트) 등이 있습니다. 탈중앙화 거래소(Decentralized Exchange, DEX) 운영 방식 탈중앙화 거래소는 스마트 계약 기반의 자동화된 시스템을 통해 특정 운영 주체가 없습니다. 사용자 지갑에 직접 ...

 머신러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내죠. 반면에 딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 추출하는데 신경망이 여러 층으로 구성되어 있다고 하여 딥(Deep)러닝이라고 부릅니다. 머신러닝과 딥러닝 개념 특징 분야 차이점 딥러닝과 머신러닝의 차이점 1. 특징 추출 머신러닝은 특징 추출을 수동으로 설계하고 선택합니다. 데이터에서 중요한 정보나 특징을 사람이 직접 정의합니다. 반면에 딥러닝은 신경망이 자동으로 특징을 학습하고 추출합니다. 데이터로부터 자동으로 중요한 패턴을 학습합니다. 2. 모델의 복잡성 머신러닝은 상대적으로 단순한 모델을 사용하며 특정 문제에 적합한 특징을 사전에 정의해야 합니다.  반면에 딥러닝은 복잡한 모델을 사용하고 여러 층을 통해 더 깊고 세밀한 특징을 학습합니다. 3. 데이터와 자원 요구 머신러닝은 상대적으로 적은 양의 데이터와 컴퓨팅 자원으로도 잘 작동할 수 있습니다. 반면에 딥러닝은 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 4. 문제 해결 능력 머신러닝은 상대적으로 단순한 문제나 데이터에 적합합니다.  반면에 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제를 해결하는 데 강력한 성능을 발휘합니다. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측할 수 있는 모델을 만드는 기술입니다. 이 기술의 핵심은 데이터로부터 자동으로 학습하여 규칙을 발견하고 이를 바탕으로 미래의 데이터에 대한 예측을 하는 기술이예요. 머신러닝의 특징 머신러닝 모델은 대량의 데이터를 통해 학습합니다. 데이터에서 패턴이나 규칙을 찾아내어 이를 기반으로 예측하거나 결정을 내립니다. 머신러닝 모델은 새로운 데이터를 받아들여 학습을 계속함으로써 성능을 개선할 수 있어요. 즉, 시간이 지남에 따라 모델이 점점 더 정확해질 수 있습니다....