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코사인 유사도란? 딥러닝에서 벡터 간 의미 유사도 계산하기 딥러닝과 머신러닝에서는 '벡터 간의 유사도'를 측정해야 하는 일이 매우 많습니다. 이때 자주 사용되는 지표 중 하나가 바로 코사인 유사도(Cosine Similarity)입니다.특히 자연어 처리(NLP), 추천 시스템, 임베딩 비교 등에서는 유클리디안 거리보다 방향성에 초점을 맞춘 코사인 유사도가 더 적합한 경우가 많습니다.이번 글에서는 코사인 유사도의 개념, 수학적 정의, 딥러닝 활용 사례 그리고 유클리디안 거리와의 차이까지 한 번에 정리해보겠습니다.📚 목차1. 코사인 유사도란?2. 수학적 정의와 계산 공식3. 딥러닝에서의 활용 사례4. 유클리디안 거리와의 차이점5. 마무리 요약1. 코사인 유사도란?코사인 유사도(Cosine Similarity)는 두 벡터 사이의 ‘각도’를 기준으로 유사도를 측정하는.. 2025. 4. 14.

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