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생성형 AI vs 전통 AI 차이점 (작동방식, 활용분야, 학습방식) AI 기술은 수십 년에 걸쳐 발전해 왔으며, 특히 최근 몇 년 사이 ‘생성형 AI(Generative AI)’가 급부상하면서 많은 사람들이 기존의 전통 AI(Traditional AI)와 어떤 차이가 있는지 궁금해합니다. 두 기술 모두 인공지능의 범주 안에 있지만, 작동 방식, 적용 분야, 학습 구조, 결과물의 형태에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 이 글에서는 생성형 AI와 전통 AI가 어떻게 다르고, 어떤 상황에 어떤 AI가 적합한지 서술형으로 자세히 살펴보겠습니다.1. 작동 방식의 차이: 생성 vs 판단전통 AI는 주어진 데이터를 기반으로 ‘판단’과 ‘예측’을 수행하는 AI입니다. 예를 들어, 고객이 이탈할 확률을 분석하거나, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 작업처럼 정해진 선택지 내에서 가장 정확한.. 2025. 4. 7.
생성형 AI 산업별 활용 사례 (의료, 교육, 마케팅 중심) 2025년, 생성형 AI는 단순한 실험 기술이 아니라 산업 전반에 적용되는 비즈니스 핵심 툴로 자리 잡았습니다. 특히 의료, 교육, 마케팅 분야에서는 실질적인 업무 혁신을 이끌고 있으며, 그 적용 범위는 매해 빠르게 확장되고 있습니다. 이 글에서는 주요 산업별로 생성형 AI가 어떻게 활용되고 있는지, 대표 사례와 함께 자세히 소개합니다.1. 의료 산업에서의 생성형 AI 활용의료 분야는 생성형 AI의 도입 속도가 빠르게 증가하고 있는 산업 중 하나입니다. 환자 데이터는 방대하고 복잡하며, 이를 빠르고 정확하게 분석하는 데 AI가 큰 역할을 합니다. 대표적인 활용 분야는 다음과 같습니다: - 의무기록 요약: 환자의 진료 기록을 AI가 자동으로 요약하고, 의사가 빠르게 필요한 정보를 확인할 수 있게 함 - 진.. 2025. 4. 6.
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