Embeddings
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 | dày đặc, liên tục | của dữ liệu, | chẳng hạn như từ, | câu hoặc hình ảnh, | trong không gian có 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 mô hình | 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 học máy, | embeddings được sử dụng | để chuyển đổi dữ liệu phức tạp | thành dạng số | mà các mô hình 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 mô hình hiểu | các mối quan hệ như từ đồng nghĩa | hoặc các phép tương tự.
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 | xử lý ngôn ngữ tự nhiên, | hệ thống gợi ý, | và nhận diện hình ảnh | để cải thiện hiệu suất mô hình | và hiệu quả.
Resources
- What are Embeddings in Machine Learning? (article)
- What is Embedding? (article)
- Getting Started With Embeddings (article)
- What are Word Embeddings? (video)
References
- https://roadmap.sh/backend (Node: Embeddings)