AI 관련주식 정보 : 1편. 벡터는 무엇이고 왜 중요성한가

AI 관련주를 투자하면서 필요한 지식을 다룹니다.

막상 AI를 유료결제 까지 하면서 활용하고 있지만 알고 쓴다면 가치를 더 높일수 있을거에요

 

벡터란 무엇인가?

벡터는 크기와 방향을 가진 수치의 배열입니다. 쉽게 말해, 여러 숫자를 순서대로 나열한 리스트라고 생각할 수 있습니다.

예를 들어:

• 2차원 벡터: [3, 4] - 평면상의 한 점을 나타냄
• 3차원 벡터: [1, 2, 3] - 3D 공간의 한 점을 나타냄
• n차원 벡터: [x₁, x₂, ..., xₙ] - n개의 특성을 가진 데이터를 표현

AI에서는 이러한 벡터를 사용해 텍스트, 이미지, 음성 등 모든 종류의 데이터를 숫자로 표현합니다. 예를 들어 "안녕하세요"라는 단어는 [0.2, -0.5, 0.8, ...]와 같은 수백 차원의 벡터로 변환될 수 있습니다.

1. 데이터의 수치화

모든 AI 시스템은 데이터를 이해하기 위해 수치화된 형태가 필요합니다. 벡터는 복잡한 정보를 컴퓨터가 처리할 수 있는 숫자 배열로 변환하는 완벽한 도구입니다.

• 텍스트: 단어나 문장을 의미있는 숫자 배열(임베딩)로 변환
• 이미지: 픽셀 정보를 다차원 벡터로 표현
• 음성: 소리 파형을 벡터 시퀀스로 변환

2. 패턴 인식과 유사도 계산

벡터는 AI가 패턴을 인식하고 유사성을 판단하는 핵심 메커니즘을 제공합니다.

• 코사인 유사도나 유클리드 거리 같은 벡터 연산으로 데이터 간 관계 파악
• 고차원 공간에서 데이터 포인트 간의 군집화와 분류 가능
• 의미적 검색과 추천 시스템의 기반 제공

3. 효율적인 계산

현대 컴퓨터 아키텍처는 벡터 연산에 최적화되어 있습니다.

• GPU와 TPU를 통한 병렬 처리로 대규모 벡터 연산 가속화
• 행렬 곱셈을 통한 신경망의 효율적인 학습
• 벡터 데이터베이스를 통한 고속 검색 지원

4. 범용성과 확장성

벡터는 거의 모든 종류의 데이터를 표현할 수 있는 유연성을 제공합니다.

• 복잡한 특성을 가진 데이터도 벡터로 차원 축소 가능
• 새로운 데이터 유형도 벡터 공간에 매핑 가능
• 다양한 AI 모델과 알고리즘에 일관되게 적용

결론

벡터는 단순한 수학적 도구를 넘어 AI 시스템의 기초를 이루는 필수적인 요소입니다. 데이터의 표현, 패턴 인식, 효율적인 계산, 그리고 확장성이라는 장점을 통해 AI의 발전을 이끌고 있습니다.