다차원 벡터 곱은 기계 학습에서 중요한 역할을 한다. 첫째, 피쳐 엔지니어링에 널리 사용됩니다. 기계 학습에서 우리는 일반적으로 원시 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환해야 하는데, 이를 위해서는 데이터에 대한 수학적 변환이 필요하며 다차원 벡터 곱은 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다. 예를 들어, 여러 피쳐를 하나의 다차원 벡터로 결합한 다음 이 벡터를 곱하여 새로운 특징을 얻을 수 있습니다. 이 방법은 원본 피쳐 간의 복잡한 관계를 캡처하여 모형의 예측 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

둘째, 다차원 벡터 곱은 고차원 공간의 점과 점 사이의 거리를 계산하는 데도 사용됩니다. 기계 학습에서, 우리는 종종 서로 다른 샘플 사이의 거리를 비교하여 그것들의 유사성이나 차이를 결정해야 한다. 다차원 벡터 제품은 두 개의 고차원 벡터 사이의 거리를 신속하게 계산할 수 있으며 클러스터링, 분류 및 추천 시스템과 같은 많은 기계 학습 알고리즘에 매우 중요합니다.

또한 다차원 벡터 곱은 복잡한 기계 학습 알고리즘을 구현하는 데도 사용됩니다. 예를 들어 행렬 분해는 하나의 고차원 행렬을 두 개의 저차원 행렬의 곱으로 분해할 수 있는 일반적인 차원 축소 기술입니다. 사실 이 과정은 다차원 벡터를 여러 번 곱하여 이루어졌다.

일반적으로 기계 학습에서 다차원 벡터 축적의 역할은 주로 피쳐 엔지니어링, 거리 계산 및 복잡한 알고리즘의 구현에 반영됩니다. 다차원 벡터 곱을 사용하면 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있어 기계 학습 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.