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머신러닝에서 유사도와 거리는 데이터 포인트 간의 관계를 측정하는 데 사용되는 중요한 개념이다. 이 두 개념은 서로 밀접하게 관련되어 있지만, 그 의미와 적용 방식에는 차이가 있다. 유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 나타내며, 거리는 두 데이터 포인트가 얼마나 다른지를 나타낸다. 이 글에서는 유사도와 거리의 차이점을 명확히 설명하고, 각 개념이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 알아본다.📏 유사도 (Similarity)유사도는 두 데이터 포인트가 얼마나 비슷한지를 정량적으로 나타내는 지표다. 유사도 값이 높을수록 두 데이터 포인트는 더 유사하다고 판단한다. 유사도를 측정하는 다양한 방법이 있으며, 데이터의 특성과 문제의 목적에 따라 적절한 유사도 측정 방법을 선택해야 한다. 유사도는 일반적으로 ..

🧠 컨트라스티브 러닝: 딥러닝의 새로운 지평컨트라스티브 러닝(Contrastive Learning)은 딥러닝(Deep Learning) 분야에서 최근 각광받는 학습 방법 중 하나이다. 이 방법은 데이터의 유사성(Similarity)과 비유사성(Dissimilarity)을 학습하여 모델이 데이터의 특징을 더 잘 이해하도록 돕는다. 특히, 레이블이 없는 데이터(Unlabeled Data)를 활용하여 효율적인 학습을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점을 가진다.💡 컨트라스티브 러닝의 기본 개념: 유사성과 비유사성컨트라스티브 러닝의 핵심 아이디어는 '유사한 것은 가깝게, 비유사한 것은 멀게' 학습하는 것이다. 모델은 두 개의 데이터 샘플(Sample)을 입력으로 받아, 그들이 서로 유사한지(Positive Pa..

💡 서론: 추천 시스템의 세계로추천 시스템 (Recommendation System)은 오늘날 우리 일상생활에서 떼려야 뗄 수 없는 존재가 되었다. 넷플릭스 (Netflix)에서 영화를 추천받고, 아마존 (Amazon)에서 상품을 발견하고, 유튜브 (YouTube)에서 새로운 영상을 접하는 모든 순간, 강력한 추천 시스템이 우리 뒤에서 작동하고 있다. 이러한 시스템은 사용자 (User)의 선호도를 파악하여 개별 맞춤형 콘텐츠 (Content)를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시키고, 플랫폼의 참여도를 높이는 데 기여한다. 이 글에서는 추천 시스템의 핵심 기술 중 하나인 협업 필터링 (Collaborative Filtering)에 대해 자세히 알아보겠다.🤝 협업 필터링이란 무엇인가?협업 필터링 (Col..