Эмбединг
Эмбединг (англ embedding), векторизация в машинном обучении — процесс отображения каких либо данных в векторное пространство[1] . Как правило, эмбединг происходит с использованием одной из техник обучения признакам, который отображает сложные многомерные данные в векторное пространство числовых векторов меньшей размерности. Этот же термин обозначает представление результатов этого процесса, в котором сохраняются значимые закономерности или взаимосвязи. Результирующее представление в настоящее время обычно сохраняют в векторную базу данных.
Процесс эмбединга может формировать векторы на основе таких данных, как слова, изображения или пользовательские взаимодействия, отличаясь от прямого кодирования вручную[2] .
Этот процесс снижает сложность обработки входного набора данных и фиксирует их ключевые особенности, не требуя от разработчиков предварительного знания предметной области.
Например, в обработке естественного языка (NLP) эмбединг может представить «кошку» как [0,2, −0,4, 0,7], «собаку» как [0,3, −0,5, 0,6], а «автомобиль» как [0,8, 0,1, −0,2], размещая «кошку» и «собаку» близко друг к другу в пространстве, что отражает их сходство, в то время как «автомобиль» находится дальше.
Эмбединги различаются по типу, включая эмбединги слов для текста (например, полученные при помощи Word2Vec), эмбединги изображений для визуальных данных и эмбединги графов знаний для графов знаний.
Каждый из них адаптирован для таких задач, как обработка естественного языка, компьютерное зрение или рекомендательные системы[3].
См. такжеПравить
ПримечанияПравить
- ↑ Bengio, Yoshua; Ducharme, Réjean; Vincent, Pascal (2003). "A Neural Probabilistic Language Model". Journal of Machine Learning Research. 3: 1137–1155.
- ↑ Mikolov, Tomas; Chen, Kai; Corrado, Greg; Dean, Jeffrey (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. International Conference on Learning Representations (ICLR).
- ↑ What are Embedding in Machine Learning? (амер. англ.). GeeksforGeeks (15 февраля 2024). Дата обращения: 28 февраля 2025.