Co to są Embeddings?

Definicja

Embeddings to matematyczne reprezentacje słów, zdań, obrazów lub innych obiektów w postaci wektorów w wielowymiarowej przestrzeni, gdzie obiekty o podobnych znaczeniach lub właściwościach znajdują się blisko siebie.

Cel

Celem embeddings jest przekształcenie złożonych, niestrukturalnych danych w formę numeryczną, którą modele AI mogą efektywnie przetwarzać, zachowując jednocześnie semantyczne relacje między obiektami.

Funkcja

Embeddings funkcjonują poprzez uczenie się reprezentacji, które kodują istotne cechy i relacje w gęstych wektorach, umożliwiając obliczenie podobieństwa między obiektami oraz ich grupowanie i klasyfikację.

Przykład

W word embeddings, słowa "król" i "królowa" będą miały podobne wektory, a różnica między "król"-"mężczyzna" będzie podobna do różnicy "królowa"-"kobieta", odzwierciedlając semantyczne relacje.

Powiązane

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Embeddings, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!