Embedding

En inteligencia artificial y machine learning, los Embeddings son representaciones vectoriales densas y de menor dimensión que capturan las características y relaciones de los datos de entrada.

Estas representaciones son especialmente utilizadas para datos categóricos o de texto, como palabras, documentos o categorías, mapeándolos a un espacio continuo donde las similitudes semánticas pueden ser calculadas de manera efectiva.

Los Embeddings se entrenan típicamente como parte de modelos más grandes, como redes neuronales, y permiten que la información inherente de los datos se encaje de forma compacta en un espacio matemático reducido.

Tienen aplicaciones en tareas como procesamiento de lenguaje natural (PLN), sistemas de recomendación y reconocimientos de patrones, facilitando el entendimiento y procesamiento computacional de datos complejos.