벡터 크기와 방향을 모두 가진 양수학적으로는 순서가 있는 숫자의 집합으로 표현됨n차원 공간에서 점으로 해석될 수 있음예) 3차원 벡터 [1,2,3][1,2,3]은 3차원 공간에서 특정 점을 나타냄덧셈, 스칼라 곱, 내적 등의 연산이 정의됨-> 이러한 연산을 통해 벡터 간의 관계를 탐구하거나 조작할 수 있음물리학에서는 힘, 속도, 가속도와 같은 물리량을 표현하는 데 사용됨예) 크기와 방향을 가진 속도를 벡터로 나타냄컴퓨터 과학에서는 데이터 포인트, 이미지 픽셀 배열, 특성 벡터등으로 사용됨 머신러닝과 딥러닝에서 벡터의 역할고차원 표현머신러닝 모델에서는 특성 벡터로 데이터 포인트를 나타냄예) SVM(Support Vector Machine)은 데이터를 고차원 벡터로 변환해 분류 경계를 찾음워드 임베딩NLP..