La similitude cosinus dans l'IA : La clé pour débloquer le potentiel des systèmes de recommandation et du texte !

La similitude cosinus est une mesure de similarité entre deux points de données dans un plan. Elle est utilisée comme métrique dans différents algorithmes d'apprentissage automatique, tels que le KNN pour déterminer la distance entre les voisins, dans les systèmes de recommandation pour recommander des films ayant des similitudes similaires et pour les données textuelles, elle est utilisée pour trouver la similarité des textes dans le document. Alors, dans cet article, comprenons pourquoi la similitude cosinus est une métrique populaire pour l'évaluation dans diverses applications. La similitude cosinus est le cosinus de l'angle entre deux vecteurs et elle est utilisée comme métrique d'évaluation de la distance entre deux points dans le plan. La mesure de similitude cosinus fonctionne entièrement sur les principes du cosinus, où avec l'augmentation de la distance, la similarité des points de données diminue. La similitude cosinus trouve son utilisation principale pour les types de données de caractères, où, en ce qui concerne l'apprentissage automatique, la similitude cosinus peut être utilisée pour diverses données de classification et nous aide à déterminer les voisins les plus proches lorsqu'elle est utilisée comme métrique d'évaluation dans l'algorithme KNN. La similitude cosinus dans le système de recommandation est utilisée avec le même principe des angles cosinus, où même si la similarité du contenu est moins similaire, elle serait considérée comme le contenu le moins recommandé, et pour une similitude plus élevée des contenus, les recommandations générées seraient en haut. La similitude cosinus est également utilisée dans les données textuelles pour trouver la similitude entre les textes vectorisés à partir du document texte original. Il existe différentes mesures de distance qui sont utilisées comme métrique pour l'évaluation des points de données. Parmi toutes ces métriques populaires pour le calcul de la distance et lorsqu'elles sont considérées pour la classification ou les données textuelles au lieu de la similitude cosinus, la distance de Hamming peut être utilisée comme métrique pour le KNN, les systèmes de recommandation et les données textuelles. Mais la distance de Hamming ne prend en compte que les données de type caractère de même longueur, tandis que la similitude cosinus a la capacité de gérer des données de longueur variable. Lorsqu'on considère les données textuelles, la distance de Hamming ne tiendrait pas compte des mots qui apparaissent fréquemment dans le document et serait responsable de donner un indice de similarité plus faible à partir du document texte, tandis que la similitude cosinus prend en compte les mots qui apparaissent fréquemment dans le document texte et aidera à obtenir des scores de similarité plus élevés pour les données textuelles. En ce qui concerne l'apprentissage automatique, la similitude cosinus peut être utilisée pour des tâches de classification, où elle peut être utilisée comme métrique dans les algorithmes de classification KNN pour trouver le nombre optimal de voisins et également le modèle KNN qui