Эмбеддинги — это методы представления объектов, таких как слова или фразы, в виде числовых векторов, которые можно использовать для обучения моделей.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Эмбеддинги — это компактные наборы чисел фиксированной длины. Каждое число в таком наборе отвечает за определённую характеристику данных, а весь набор в целом описывает данные. Например, эмбеддинг слова может состоять из 128 чисел, где пятое число указывает на род слова, а 100-е — на принадлежность слова к категории, описывающей животных. Похожие объекты имеют «близкие» эмбеддинги, то есть их числовые наборы мало различаются, а разные объекты — «далёкие» эмбеддинге.
[10 терминов, чтобы лучше понять нейросети/ (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// sysblok.ru›nlp/10-slov-mashinnogo-obuchenija//, свободный]
Эмбеддинги — представление категориальных данных, таких как слова или предложения, в виде векторов в многомерном пространстве.
[Словарь ключевых терминов и понятий в области машинного обучения и искусственного интеллекта . (Электронный ресурс). Режим доступа: http://machine-learning-kstu.vercel.app›glossary/, свободный.]