코사인 유사도란?코사인 유사도는 두 벡터가 얼마나 유사한지를 측정하는 방법을 제공합니다. 이때 벡터의 크기는 결과에 영향을 미치지 않습니다. 예를 들어, 2차원 공간에서 두 벡터를 고려할 때, 코사인 유사도는 이 벡터들 사이의 각도에 대한 코사인 값을 계산합니다. 이 값은 -1에서 1 사이에 위치하며 다음과 같은 의미를 가집니다:값이 1이면 두 벡터가 동일함을 나타냅니다. (각도 = 0˚)값이 0이면 두 벡터가 완전히 직교함을 나타냅니다. (각도 = 90˚)값이 -1이면 두 벡터가 정반대임을 나타냅니다. (각도 = 180˚) 코사인 유사도는 두 벡터 간의 유사성을 측정하기 때문에 다양한 딥러닝 분야에서 널리 활용됩니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)에서는 단어 임베딩의 유사성을 계산하여 의미가 비슷..
