728x90 반응형 정보검색3 코사인 유사도(Cosine Similarity)란? 안녕하세요. 오늘은 코사인 유사도(Cosine Similarity) 에 대해 알아보도록 하겠습니다. 코사인 유사도는 두 벡터 간의 유사성을 측정하는 방법으로 주로 텍스트 분석, 추천 시스템, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 벡터 간의 각도가 얼마나 가까운지를 통해 유사도를 판단하는 방식이기 때문에 그 값은 -1과 1 사이의 범위를 가집니다. 1에 가까울수록 유사도가 높고, 0에 가까울수록 유사도가 낮다는 의미입니다.코사인 유사도의 정의코사인 유사도는 다음과 같이 정의됩니다:cos(θ) = (A · B) / (||A|| ||B||)여기서 A와 B는 두 벡터를 의미하고, ||A||와 ||B||는 각각의 벡터의 크기입니다. 예를 들어, 두 문서를 벡터 형태로 표현할 수 있다면, 그 사이의 코사인.. 2025. 4. 29. 갤럭시의 서클투서치 기능 탐험하기 (갤럭시 사진검색) 서클투서치(Circle to Search) 기능은 삼성 갤럭시 스마트폰에서 제공하는 독특한 기능으로, 사용자가 특정 영역을 원형으로 그려주면 해당 영역에 맞는 정보를 효과적으로 검색할 수 있습니다. 이 기능은 단순한 검색 이상의 새로운 경험을 제공하며, 오늘은 이 기능의 사용법과 장점에 대해 자세히 알아보겠습니다.서클투서치란?서클투서치는 사용자가 화면에 원을 그리면 그 안에 있는 내용을 기반으로 검색을 수행하는 기능입니다. 마치 손가락으로 공책에 원을 그리듯이, 사용자는 쉽게 검색할 내용을 지정할 수 있습니다. 갤럭시 스마트폰 특유의 터치감과 조작 편리함이 더해져, 데이터 검색이 더 직관적으로 이루어집니다. 위의 이미지와 같이 사용자는 화면에서 원하는 정보를 쉽게 서클로 그릴 수 있습니다. 사용자의 손가.. 2025. 4. 17. 엘라스틱서치(Elasticsearch)에 벡터 임베딩(Vector Embedding) 하기 안녕하세요! 오늘은 엘라스틱서치(Elasticsearch)에서 벡터 임베딩을 사용하는 방법에 대해 포스팅해보겠습니다. 벡터 임베딩은 자연어 처리(NLP)에서 주로 사용되는 기술로, 단어, 문장, 이미지 등을 고차원의 벡터 형태로 변환하여 머신러닝 모델이 더 효과적으로 학습할 수 있게 도와줍니다.1. 엘라스틱서치 소개엘라스틱서치는 오픈소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 대량의 데이터에서 빠르게 검색하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 최근에는 자연어 처리와 관련된 다양한 기능을 지원하며 벡터 임베딩을 사용한 검색 기능도 그중 하나입니다.예를 들어, 우리가 '강아지'라는 단어를 벡터로 변환하면, 이 벡터는 '강아지'와 비슷한 의미를 가진 단어들과의 거리를 수치적으로 표현할 수 있습니다.2. 벡터 임베딩을.. 2025. 3. 28. 이전 1 다음 728x90 반응형
