이번 편에서 다루는 것추천 시스템의 핵심은 "이 강좌와 이 학생이 얼마나 잘 맞는가?"를 계산하는 것이다.이를 위해 텍스트(강좌 설명, 학과 정보, 관심분야)를 수치로 변환해야 한다. 이것이 임베딩(Embedding)이다.임베딩이란?임베딩은 텍스트를 고정 길이의 숫자 배열(벡터)로 변환하는 기술이다."파이썬 프로그래밍 기초" → [0.23, -0.45, 0.12, ..., 0.67] (768차원)"웹 개발 입문" → [0.21, -0.42, 0.15, ..., 0.63] (768차원) 의미가 비슷한 텍스트는 비슷한 벡터를 가진다. 이 성질을 이용해 코사인 유사도로 두 텍스트의 유사성을 측정한다.모델 선택: 왜 XLM-R인가?고려한 옵션들모델특징검토 결과OpenAI text-embedd..
