Joint Embedding (Embeddings Conjuntos)

Técnica utilizada en inteligencia artificial y machine learning que busca mapear datos provenientes de diferentes modalidades o dominios a un espacio vectorial compartido.

Permite que elementos de diferentes conjuntos de datos, como texto, imágenes o audio, queden representados en un espacio común, facilitando la comparación, el análisis y la inferencia entre ellos.

Pone énfasis en aprender representaciones que mantengan relaciones semánticas entre los datos, independientemente de su fuente original.

Es especialmente útil en aplicaciones multimodales como búsqueda cruzada (por ejemplo, buscar imágenes a partir de texto) o en sistemas que requieren integración de datos diversos.

El proceso de entrenamiento generalmente incluye la optimización de una función de pérdida que maximiza la similitud entre datos relacionados en el espacio compartido y minimiza la similitud entre datos no relacionados.

Es ampliamente utilizado en modelos de aprendizaje profundo, aprovechando arquitecturas como redes neuronales para el procesamiento y mapeo de las diferentes modalidades hacia vectores comunes.

Ayuda a superar barreras asociadas a la diversidad y complejidad de los datos, permitiendo un tratamiento más uniforme y eficiente en tareas complejas.