Embeddings are dense, | continuous vector representations of data, | such as words, sentences, or images, | in a lower-dimensional space.
Embeddings là các biểu diễn vector | liên tục, dày đặc của dữ liệu, | như từ, câu hoặc hình ảnh, | trong một không gian chiều thấp hơn.
They capture the semantic relationships | and patterns in the data, | where similar items | are placed closer together | in the vector space.
Chúng nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa | và các mẫu trong dữ liệu, | nơi các mục tương tự | được đặt gần nhau hơn | trong không gian vector.
In machine learning, | embeddings are used | to convert complex data | into a numerical form | that models can process | more easily.
Trong machine learning, | embeddings được sử dụng | để chuyển đổi dữ liệu phức tạp | thành dạng số | mà các model có thể xử lý | dễ dàng hơn.
For example, | word embeddings represent words | based on their meanings | and contexts, | allowing models to understand | relationships like synonyms or analogies.
Ví dụ, | word embeddings đại diện cho các từ | dựa trên ý nghĩa | và ngữ cảnh của chúng, | cho phép các model hiểu | các mối quan hệ như từ đồng nghĩa hoặc phép loại suy.
Embeddings are widely used | in tasks like natural language processing, | recommendation systems, | and image recognition | to improve model performance | and efficiency.
Embeddings được sử dụng rộng rãi | trong các tác vụ như NLP, | hệ thống gợi ý, | và nhận dạng hình ảnh | để cải thiện hiệu suất | và hiệu quả của model.
Resources
- What are Embeddings in Machine Learning? (article)
- What is Embedding? (article)
- What are Word Embeddings (video)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Embeddings)