cosine

내적과 코사인유사도 (dot product & cosine similarity)

벡터끼리의 내적은 매우 유용한 정보를 줄 수 있다. 이를 테면, 인공지능의 다양한 연산에 기초가 되기도 하며, 이미지 인식, 음성 인식 그리고 구매 이력에 기반한 상품 등을 추천할 때 최종 엔진에서 활용되는 연산이기도 하다. 이게 어떻게 가능한 지에 대한 원리를 알아보려면, 우선 내적의 식을 유도할 필요가 있다. 간단하게 내적을 정의해보자 정의) 내적(inner product = dot product) 임의의 두 벡터 \( \mathbf{a}=(a_1, a_2) \) 와 \( \mathbf{b}=(b_1, b_2) \)에 대해서 내적은 다음과 같이 정의될 수 있다. $$ \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = a_1b_1 + a_2b_2 = \mathbf{b}^T \mathbf{a} $$ ..