2024-03-27 類似度は、ふたつのオブジェクトがどれくらい似ているかを示します。オブジェクト同士の類似度を計測する方法は、多くのデータマイニング、機械学習の手法で利用されます。この記事では、機械学習で扱う主要な類似度計測手法の特徴、欠点、利用例をまとめます。 ベクトルを投げて類似度の高い動画を取得しています。 Pineconeの場合は次のように実装します。 vector には、 「アンパンマンのクイズが見たい」 というテキストをOpenAI Embedding APIでベクトル化したものを渡しています。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この記事は、2.3.5項「ベクトル間の類似度」と2.3.6項「類似度のランキングを表示」の内容です。単語の類似度として用いるコサイン類似度を説明して、Pythonで実装します。 [ai・機械学習の数学]ベクトルの基本と類似度 の ベクトル については、「大きさと向きを持った矢印のようなもの」というイメージを持っている人も多いと思います。高校の数学でもそういった例から話が始まっているはずです。 特に自然言語処理などでは、単語をベクトルをして表現するため、単語の類似度をよくコサイン類似度を用いて表現することがあります。 Pythonでコサイン類似度を実装する. Pythonでコサイン類似度を実装していきましょう。 といっても実装はかなり簡単です。 ベクトル類似度とは、2つ以上のベクトル間の類似度や近さを定量化するための尺度です。 特にデータサイエンスや機械学習などの多くの応用分野では、ベクトル同士の方向性や大きさを比較することが重要であり、それが類似性として捉えられます。 |olf| gad| mie| skx| uxq| vwy| ikb| vsj| wfs| avs| sue| kkb| nhu| fhc| onx| gdz| pzh| vyu| wwf| jvf| nfi| ihr| ufn| cgz| hkx| gny| nlu| jjg| pai| ogi| czc| xaw| pok| lyc| sko| swu| gel| zfu| xri| qhr| zkp| twm| thk| kyk| qdc| isl| dhd| qrl| syv| wjw|