해봄의 아카이브
고교수학 : 그런데 말야... 내가 약해졌다고 해서, 딱히 네가 강해진 건 아니잖아?
Haebom
최근 인상 깊은 뉴스를 봤습니다. 행렬과 벡터가 일부 교육과정에서 빠진다는 내용이였는데요. 자세히 보면 전체를 제거한다기 보단 선택으로 뺄 수 있게 해서 기벡(기하와 벡터)를 아예 피할 수 있게 만든 다는 것 입니다. 저도 벡터에 대해서 제대로 공부한 것은 대학에 이산수학, 공학수학 등을 하면서 강제(?)로 배우긴 했는데 기본기가 아예 없는 상태에서 학습을 하는 것과 그래도 개념을 알고 하는 건 다소 다르지 않을까 하는 생각이 있습니다.
벡터와 벡터 데이터베이스는 최근 몇 년 동안 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 등장과 함께 더욱 중요해졌습니다. 이 기술들은 데이터를 처리하고 분석하는 새로운 방법을 제공하며, 특히 인공 지능과 머신 러닝 분야에서 그 가치가 인정받고 있습니다. 본문에서는 벡터와 벡터 데이터베이스의 개념을 설명하고, 이들이 어떻게 사용되는지, 그리고 왜 중요한지에 대해 자세히 탐구해 보겠습니다.
벡터란 무엇인가?
제가 아는 최고의 벡터 전문가...
벡터는 길이(크기)와 방향을 가진 기하학적 객체입니다. 예를 들어, 2차원 공간에서 한 점에서 다른 점으로의 이동을 표현할 때 사용됩니다. 벡터는 다양한 차원에서 정의될 수 있으며, 각 차원은 벡터가 가리키는 방향의 한 요소를 나타냅니다. 이러한 벡터의 특성은 벡터 대수라는 수학적 기반 위에 구축되어 있으며, 이를 통해 우리는 벡터 간의 관계를 정확하게 분석할 수 있습니다.
벡터의 코드 표현
수학에서 벡터는 크기와 방향을 가진 양을 나타내며, 기하학적인 공간에서의 이동이나 물리학에서의 힘과 같은 개념을 표현하는 데 사용됩니다. 이러한 수학적인 벡터는 여러 차원에서 정의될 수 있으며, 각 차원은 벡터가 가리키는 방향의 한 요소를 나타냅니다.
인공지능, 특히 머신 러닝과 딥 러닝 산업에서 벡터는 데이터를 수치적으로 표현하는 방법으로 사용됩니다. 예를 들어, 텍스트 데이터를 처리할 때 각 단어나 문장을 벡터로 변환하여 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 만듭니다. 이렇게 변환된 벡터는 단어의 의미적, 문맥적 특성을 수치적으로 인코딩합니다.
벡터는 코드 내에서 여러 방식으로 표현될 수 있습니다. 가장 간단한 형태는 객체로서의 표현이며, 여기서는 시작점과 끝점의 좌표를 저장합니다. 하지만, 벡터의 중요한 부분은 그 길이와 방향이기 때문에, 모든 벡터를 원점(0,0)에서 시작하도록 표준화하여 표현할 수도 있습니다. 이런 경우에는 끝점의 좌표만 저장함으로써 데이터를 단순화할 수 있습니다.
벡터의 실용 예제 (어따씀?
•
컴퓨터 그래픽스 : 컴퓨터 그래픽스에서는 2D 또는 3D 공간에서 점들을 표현하기 위해 벡터를 사용합니다. 이러한 벡터는 화면상의 픽셀 위치를 결정하거나, 3D 모델링에서 객체의 위치와 방향을 정의하는 데 필수적입니다.
•
추천 엔진 : 추천 시스템에서는 아이템의 특성(예: 영화의 장르, 길이 등)을 다차원 벡터로 표현하여 사용자의 선호도와 비교함으로써 사용자에게 맞는 아이템을 추천합니다. 이는 벡터 간의 유사성을 계산하여 가장 관련성 높은 아이템을 찾는 과정을 포함합니다.
•
머신 러닝 : 머신 러닝 분야에서는 이미지, 텍스트, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 벡터로 변환하여 처리합니다. 이렇게 변환된 벡터는 알고리즘에 의해 분석되어 분류, 예측, 추천 등의 작업에 사용됩니다.
사실 사용 가능성은 무궁무진 하지만 최근에는 인공지능의 최적화 혹은 개인화를 위해 VectorDB를 활용한 기법을이 떠오르며 벡터라는 개념은 더욱 중요해지고 있습니다.
벡터 데이터베이스의 역할
벡터 데이터베이스는 벡터와 이와 관련된 메타데이터를 저장하고 조회하기 위해 최적화된 데이터베이스입니다. 이러한 데이터베이스는 근사 최근접 이웃(Approximate Nearest Neighbor, ANN) 알고리즘을 사용하여 유사한 벡터를 빠르게 찾을 수 있도록 설계되었습니다. 이는 대규모 데이터 세트에서 유사한 항목을 효율적으로 검색할 수 있게 해줍니다.
벡터 데이터베이스가 LLM에 미치는 영향
LLM과 같은 모델들은 입력과 출력에 제한이 있으므로, 벡터 데이터베이스를 사용하면 텍스트나 다른 형태의 데이터를 벡터로 변환하여 저장함으로써 이러한 제한을 극복할 수 있습니다. 이는 모델이 데이터의 관련 부분만을 조회하여 처리할 수 있게 하여, 효율성과 성능을 크게 향상시킵니다.
요약하자면, 벡터와 벡터 데이터베이스는 현대 소프트웨어 개발, 특히 인공 지능과 머신 러닝 분야에서 필수적인 도구입니다. 이들은 데이터를 효과적으로 모델링하고 처리할 수 있는 강력한 방법을 제공하며, 그 결과는 다양한 애플리케이션과 시스템에서 볼 수 있습니다. 따라서 벡터와 벡터 데이터베이스에 대한 이해는 이러한 기술을 사용하거나 연구하는 데 있어 매우 중요합니다.
Subscribe to 'haebom'
Subscribe to my site to be the first to receive notifications and emails about the latest updates, including new posts.
Join Slashpage and subscribe to 'haebom'!
Join Slashpage and subscribe to 'haebom'!