El producto punto entre dos vectores multiplica sus componentes correspondientes y suma esos productos, dando como resultado un único número que refleja, entre otras cosas, qué tan alineados están ambos vectores en su dirección.
Sus aplicaciones en machine learning
Es la operación central dentro de una neurona artificial (combina las entradas con sus pesos correspondientes), y también es la base para calcular la similitud coseno entre embeddings, una de las formas más comunes de medir qué tan parecidos son dos vectores en aplicaciones de búsqueda semántica.