Kesamaan kosinus paling umum digunakan dalam kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Ini adalah ukuran kesamaan populer yang digunakan untuk membandingkan kesamaan antara dua vektor dalam ruang dimensi tinggi. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi teks, sistem rekomendasi, pengenalan gambar, dan pemrosesan bahasa alami.
Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Cosine Similarity berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.
Daftar Isi Konten:
- Pengertian Umum Cosine Similarity
- Definisi Menurut Ahli
- Fungsi Cosine Similarity
- Contoh Cosine Similarity
- Rumus atau Formula Cosine Similarity
- Jenis Macam Arti Kesamaan Kosinus dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia
- Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Cosine Similarity serta Link atau Tautannya
- Kesimpulan
- Penutup
- Sumber (Referensi)
Pengertian Umum Cosine Similarity
Cosine Similarity adalah salah satu metode pengukuran kesamaan antara dua buah vektor dalam ruang multidimensi. Metode ini sering digunakan dalam bidang Information Retrieval dan Natural Language Processing untuk membandingkan dokumen atau kata-kata berdasarkan kemiripan konten atau makna.
Definisi Menurut Ahli
Menurut Manning, Raghavan, dan Schütze dalam buku “Introduction to Information Retrieval”, cosine similarity didefinisikan sebagai “the cosine of the angle between two vectors in an n-dimensional space” (kosinus dari sudut antara dua vektor dalam ruang n-dimensi). Mereka juga menjelaskan bahwa nilai cosine similarity berkisar antara -1 hingga 1, di mana nilai 1 menunjukkan kedua vektor memiliki arah yang sama, nilai 0 menunjukkan tidak ada kesamaan antara kedua vektor, dan nilai -1 menunjukkan kedua vektor memiliki arah yang berlawanan.
Fungsi Cosine Similarity
Cosine Similarity adalah metode pengukuran kesamaan antara dua vektor dalam ruang multidimensi. Fungsi utama dari Cosine Similarity adalah untuk mengukur seberapa mirip atau berbedanya dua dokumen atau teks berdasarkan pada kata-kata yang terdapat di dalamnya. Dalam bidang kecerdasan buatan, Cosine Similarity sering digunakan dalam sistem rekomendasi, analisis teks, dan klasifikasi dokumen.
Contoh Cosine Similarity
Contoh penerapan Cosine Similarity adalah pada sistem rekomendasi film. Dalam sistem ini, Cosine Similarity digunakan untuk mengukur seberapa mirip antara preferensi pengguna dengan film-film yang tersedia di dalam database. Misalnya, jika pengguna memberikan rating tinggi pada film-film bergenre komedi, maka sistem akan merekomendasikan film-film dengan genre yang sama atau memiliki kesamaan dalam kata-kata kunci yang terdapat di dalamnya.
Rumus atau Formula Cosine Similarity
Cosine Similarity adalah metode untuk mengukur kesamaan antara dua vektor dalam ruang multidimensi. Rumus atau formula Cosine Similarity dapat dituliskan sebagai berikut:
cosine_similarity(A, B) = (A . B) / (||A|| * ||B||)
Simbol-simbol yang terdapat dalam rumus tersebut adalah:
- A dan B adalah dua vektor yang akan dibandingkan kesamaannya.
- (A . B) adalah hasil perkalian dot product antara vektor A dan B.
- ||A|| dan ||B|| adalah panjang atau magnitude dari vektor A dan B.
Dalam penggunaannya, nilai cosine similarity akan menghasilkan nilai antara 0 dan 1. Semakin tinggi nilai cosine similarity, maka semakin mirip atau serupa kedua vektor tersebut.
Jenis Macam Arti Kesamaan Kosinus dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia
Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.
Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.
Nama Bahasa | Terjemahan |
Bahasa Inggris | Cosine Similarity |
Bahasa Indonesia | Kesamaan Kosinus |
Bahasa Jawa | Persamaan Cosine |
Bahasa Sunda | Kasucian Kosine |
Bahasa Malaysia | Persamaan Cosine |
Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Cosine Similarity serta Link atau Tautannya
Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Cosine Similarity:
- “A Survey of Text Similarity Approaches” oleh G. Salton, A. Wong, dan C. S. Yang (1975) – https://dl.acm.org/doi/10.1145/361219.361220
- “Efficient and Effective Clustering Methods for High-Dimensional Data” oleh M. Ester, H. P. Kriegel, J. Sander, dan X. Xu (1996) – https://dl.acm.org/doi/10.1145/3001460.3001507
- “Document Clustering Based on Non-negative Matrix Factorization” oleh D. D. Lee dan H. S. Seung (1999) – https://papers.nips.cc/paper/1861-document-clustering-based-on-non-negative-matrix-factorization.pdf
- “A Comparative Study of Document Clustering Techniques” oleh S. K. Jain dan A. Topchy (2005) – https://ieeexplore.ieee.org/document/1554817
- “A Survey of Information Retrieval and Extraction Techniques” oleh C. D. Manning, P. Raghavan, dan H. Schütze (2008) – https://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/irbookonlinereading.pdf
Kesimpulan
Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Cosine Similarity.
Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), cosine similarity adalah salah satu teknik yang digunakan untuk mengukur seberapa mirip dua vektor data. Dengan menggunakan cosine similarity, kita dapat menentukan seberapa dekat hubungan antara dua data, sehingga dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti rekomendasi produk, analisis teks, dan pengenalan wajah. Pentingnya cosine similarity terletak pada kemampuannya untuk memproses data yang kompleks dan besar dengan cepat dan akurat, sehingga dapat membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengambilan keputusan. Dalam era digital yang semakin maju, cosine similarity menjadi salah satu teknik yang sangat penting dalam pengembangan AI.
Penutup
Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Cosine Similarity.
Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.
Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.
Sumber (Referensi)
Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Cosine Similarity ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf C. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Dec tahun 2024.
- https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknik
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
- https://id.wikipedia.org/w/index.php?search=cosine-similarity
- https://www.oxfordreference.com/search?source=%2F10.1093%2Facref%2F9780199587438.001.0001%2Facref-9780199587438&q=cosine-similarity
- Lihat contoh gambar cosine-similarity melalui Google di sini
- Lihat contoh gambar cosine-similarity di Bing di sini
- Lihat contoh gambar cosine-similarity di Yandex di sini