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

  1. Bengio, Yoshua; Ducharme, Réjean; Vincent, Pascal (2003). "A Neural Probabilistic Language Model". Journal of Machine Learning Research. 3: 1137–1155.
  2. Mikolov, Tomas; Chen, Kai; Corrado, Greg; Dean, Jeffrey (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. International Conference on Learning Representations (ICLR).
  3. What are Embedding in Machine Learning? (амер. англ.). GeeksforGeeks (15 февраля 2024). Дата обращения: 28 февраля 2025.