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원심분리기에서 벡터가 어떻게 활용 돼?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
원심분리기에서 벡터는 딥 임베딩 방식을 활용하여 최적화되어 특정 태스크나 데이터 세트에 대해 유사성을 표현하게 됩니다. 이는 텍스트나 이미지 입력에 대한 연산이 가능하며, 유클리드 메트릭 공간으로의 매핑을 통해 벡터 간의 거리를 계산하여 유사성을 확인할 수 있습니다. 딥 임베딩 벡터는 DNN을 통해 최적화되므로 히스토그램 방식과는 다르게 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 따라서 원심분리기에서 벡터가 활용될 때에는 특정 태스크나 데이터에 맞는 최적화된 벡터가 사용되어 유사성을 효과적으로 표현하게 됩니다.
