벡터 유사도 검색이 무엇인가요? (What is Vector Similarity Search?)
(discuss.pytorch.kr)머신러닝 어플리케이션의 주요한 기법 중 하나인 벡터 유사도 검색의 개념과 함께 어디에 사용하고, 사용 시의 예상되는 문제점들과 해결방법은 어떤 것인지를 알아보는 글을 번역하였습니다. 이 글은 이론/기술적으로 상세한 내용을 다루기보다는, 벡터 유사도 검색에 대한 개요와 함께 큰 그림(?)을 파악하는데 도움이 되는 글입니다.
주요 목차 및 내용은 아래와 같습니다. (⚠️주의⚠️: 이 글에는 AI 인프라/도구 개발사 ENCORD사社의 블로그 글을 허락 하에 번역하여 공유하는 것으로, 작성자인 ENCORD의 서비스를 홍보하는 문구가 다수 포함되어 있습니다.)
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벡터 유사도 검색이 해결하는 문제는 무엇인가요? / What Problem is Vector Similarity Search Solving?
- 차원의 저주 / Curse of Dimensionality
- 키워드 기반 검색의 비효율성 / Ineffective keyword-based search
- 확장성 / Scalability
- 비정형 또는 반정형 데이터 / Unstructured or Semi-Structured Data
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벡터 유사도는 어떻게 동작하나요? / How Does Vector Similarity Work?
- 벡터 임베딩 / Vector Embeddings
- 유사도 점수 계산 / Similarity Score Computation
- 최인접 이웃(NN) 알고리즘 / NN Algorithms
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벡터 유사도 검색의 사용 사례 / Use cases for Vector Similarity Search
- 추천 시스템 / Recommendation Systems
- 이미지 및 비디오 검색 / Image and Video Search
- 자연어 처리(NLP) / Natural Language Processing (NLP)
- 이상 징후 탐지 / Anomaly Detection
- 클러스터링 / Clustering
- 게놈 시퀀싱 / Genome Sequencing
- 소셜 네트워크 분석 / Social Network Analysis
- 콘텐츠 필터링 및 검색 / Content Filtering and Search
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벡터 유사도 검색의 걸림돌 / Vector Similarity Search Challenges
- 고차원 데이터 / High-dimensional Data
- 확장성 / Scalability
- 거리 측정 기준 고르기 / Choice of Distance Metric
- 인덱싱 및 저장소 요구사항 파악하기 / Indexing and Storage Requirements
- 정확도와 효율성 사이의 균형 맞추기 / The trade-off between Accuracy and Efficiency
- 데이터 분포 및 쏠림 / Data Distribution and Skewness
- 결과의 설명 가능성 / Interpretability of Results
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벡터 유사도 검색 문제의 해결방법 / How to Solve Vector Similarity Search Challenges
- 고차원 데이터 / High-Dimensional Data
- 거리 측정 기준 고르기 / Choice of Distance Metric
- 인덱싱 및 저장소 요구사항 / Indexing and Storage Requirements
- 신경망 해싱 / Neural Hashing
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컴퓨터 비전(CV) 분야에서의 벡터 유사도 검색 사용 사례 / How Vector Similarity Search can be used in Computer Vision
- 객체 탐지 / Object Detection
- 이미지 검색 / Image Retrieval
- 이미지 인식 / Image Recognition
- 이미지 세분화 / Image Segmentation
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벡터 유사도 검색 요약 / Vector Similarity Search Summary
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주요 요점 정리 / Key Takeaways