Wat zijn Embeddings?
Numerieke representaties van woorden, zinnen of objecten die AI-modellen kunnen begrijpen en verwerken.
Definitie
Embeddings zijn numerieke vectorrepresentaties die de betekenis en relaties van woorden, zinnen, afbeeldingen of andere data vastleggen in een vorm die AI-modellen kunnen verwerken.
Doel
Het doel van embeddings is om complexe, ongestructureerde data om te zetten in numerieke vectoren die semantische relaties en gelijkenissen behouden.
Functie
Embeddings plaatsen gerelateerde concepten dicht bij elkaar in een multidimensionale ruimte, waardoor AI-modellen betekenis kunnen begrijpen en vergelijken.
Voorbeeld
De woorden "hond" en "kat" hebben vergelijkbare embeddings omdat ze beide huisdieren zijn, terwijl "hond" en "auto" verder van elkaar staan in de embedding-ruimte.
Gerelateerd
Vector Database, Semantic Search, Natural Language Processing, Word2Vec
Wil je meer weten?
Als je meer wilt weten over Embeddings, neem contact met me op via X. Ik deel graag ideeën, beantwoord vragen en bespreek nieuwsgierigheden over deze onderwerpen, dus aarzel niet om langs te komen. Tot snel!