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머신러닝과 딥러닝의 차이점 완벽 비교 : 개념, 핵심 원리 및 활용 사례 총정리
AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지면서 머신러닝이나 딥러닝이라는 용어를 접할 기회가 많아졌는데요. 챗GPT나 자율주행차, 음성 비서 같은 기술의 기반이 되는 것이 바로 이 머신러닝과 딥러닝이다보니, 이 두 가지가 정확히 어떻게 다른지 궁금하신 분들이 많을 것 같습니다. 사실 머신러닝과 딥러닝은 완전히 별개의 기술이 아니라, 딥러닝이 머신러닝의 한 분야에 해당하는 관계인데요. 그렇기에 이번 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝의 개념부터 핵심 원리, 그리고 실제 차이점까지 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보려고 합니다.
API란 무엇인가? 개념, 종류(REST, GraphQL, gRPC) 및 작동 원리 총정리
스마트폰으로 날씨를 확인하거나, 카카오맵에서 장소를 검색하거나, 네이버나 카카오 계정으로 다른 사이트에 로그인할 때 뒤에서 조용히 일하고 있는 것이 바로 API인데요. 개발자가 아니더라도 API라는 단어를 접할 기회가 점점 많아지고 있다보니, 이게 정확히 뭔지 궁금하신 분들도 계실 것 같습니다. 그렇기에 이번 포스팅에서는 API란 무엇인지 개념부터 시작해서 어떤 종류가 있고, 실제로 어떻게 작동하는지까지 비전공자도 이해할 수 있도록 정리해보려고 합니다.
코스닥 액티브 ETF 비교 분석 : KoAct, TIME, PLUS 전략과 보수 총정리
최근 정부의 코스닥시장 활성화 정책에 힘입어 코스닥 시장에 대한 관심이 높아지고 있는데요. 그동안은 코스닥150 같은 패시브 ETF 위주였다면, 이제는 운용역이 직접 종목을 선별하여 초과 수익을 노리는 액티브 ETF가 본격적으로 등장하기 시작했습니다. 그 중에서도 삼성액티브자산운용의 KoAct, 타임폴리오자산운용의 TIME, 한화자산운용의 PLUS까지 3개 운용사가 코스닥 액티브 ETF를 선보이면서 어떤 상품을 선택해야 할지 고민이 되는 분들이 많을 것 같은데요. 그렇기에 이번 포스팅에서는 코스닥 액티브 ETF 3종의 전략과 보수, 종목 선정 기준을 비교 분석하고, 투자 시 참고하면 좋을 내용들을 함께 정리해보려고 합니다.
