임베딩

term_id: embedding

Category: basic_concepts

Definition

임베딩은 기하학적 공간에서 의미적 관계가 보존되는 데이터의 밀집 벡터 표현입니다. 범주형이거나 고차원적인 입력을 고정 길이의 벡터로 변환함으로써 모델은 이러한 관계를 더 효과적으로 처리할 수 있습니다.

Summary

단어나 이미지와 같은 이산 객체를 연속적인 벡터 공간으로 매핑하는 기법.

Key Concepts

벡터 공간
의미적 유사성
차원 축소
연속적 표현

Use Cases

감성 분석과 같은 자연어 처리 작업
사용자-아이템 매칭을 위한 추천 시스템
시각적 유사성에 기반한 이미지 검색

Code Example

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import numpy as np
# Simulating a simple embedding lookup
embeddings = np.random.rand(100, 128)
word_index = 5
vector = embeddings[word_index]