Mik az Embeddings?
Szavak, mondatok vagy objektumok numerikus vektorokká alakítása.
Meghatározás
A Beágyazások (Embeddings) olyan numerikus vektorok, amelyek szavakat, mondatokat, képeket vagy más adatokat reprezentálnak többdimenziós térben, lehetővé téve a gépi tanulási modellek számára azok feldolgozását.
Cél
A beágyazások célja komplex adatok matematikailag kezelhető formátumba alakítása, miközben megőrzik a szemantikai jelentést és kapcsolatokat.
Működés
A beágyazások neurális hálózatok segítségével tanulják meg, hogyan alakítsák át a bemeneti adatokat olyan vektorokká, ahol a hasonló jelentésű elemek közel vannak egymáshoz.
Példa
A "kutya" és "macska" szavak beágyazásai közelebb lesznek egymáshoz a vektortérben, mint a "kutya" és "autó" beágyazásai.
Kapcsolódó
Szeretne többet megtudni?
Ha többet szeretne megtudni a Beágyazások témáról, lépjen kapcsolatba velem az X-en. Szeretem megosztani az ötleteket, válaszolni a kérdésekre és beszélgetni ezekről a témákról, ezért ne habozzon, nézzen be! Hamarosan találkozunk!
Mi a Memory (AI Memory)?
Az AI Memória (Memory) azt a képességet jelenti, amellyel egy AI rendszer k...
Mi az a Discovery?
A Discovery az a folyamat, amely meghatározza, hogy milyen terméket vagy sz...
Mi a Grounding az AI-ban?
A Megalapozás (Grounding) az AI kontextusában azt jelenti, hogy a mesterség...