O produto interno, a netflix e aquela aula de matemática em que você falou para o seu professor que o cosseno não servia pra nada
Lá estava você, sentado na carteira da escola, encarando a lousa cheia de equações trigonométricas. O professor, com sua paciência infinita, tentava explicar por que o cosseno era uma ferramenta indispensável na matemática. Mas você, com toda a convicção de quem ainda não precisou calcular ângulos na vida real, soltou: "Professor, quando é que eu vou usar isso? Cosseno não serve pra nada!"
Corta para alguns anos depois. Você está no sofá, maratonando sua série favorita na Netflix. O algoritmo parece conhecer seus gostos melhor do que você mesmo, sugerindo filmes e séries que combinam perfeitamente com o que você gosta. Você nunca parou para pensar como isso acontece, mas a matemática está ali, escondida, operando nos bastidores.
O coração dessas recomendações personalizadas é um conceito matemático chamado produto interno. Ele permite medir a semelhança entre dois vetores—no caso, entre suas preferências e as de milhões de outros usuários. E adivinhe qual função matemática frequentemente aparece nessa conta? Sim, o próprio cosseno, aquele que você jurou nunca mais ver na vida. O cosseno da similaridade é amplamente usado para comparar padrões, ajudando a Netflix (e muitas outras plataformas) a prever o que você vai gostar de assistir.
No fim das contas, aquele professor de matemática tinha razão. O cosseno realmente tem uma aplicação prática, e você o encontra toda vez que aperta o play na Netflix. Talvez seja hora de mandar uma mensagem para ele e dizer: "Professor, eu devia ter prestado mais atenção naquela aula!"
Se você quer ver detalhes acerca do produto interno e de suas aplicações. Acesse o último notebook que eu produzi para a série "Ciência de dados e ML: fundamentos e aplicações.". Acesse o link abaixo.