임베딩은 고차원 데이터를 의미를 보존한 채 저차원 벡터로 변환하는 기술입니다. 머신러닝 모델이 텍스트, 이미지, 카테고리 등의 데이터를 이해할 수 있는 형태로 만드는 핵심 단계입니다.

핵심 개념

  • 밀집 벡터 (Dense Vector): 대부분의 값이 0이 아닌 저차원 벡터
  • 의미 보존: 유사한 데이터는 가까운 벡터로 표현
  • 학습 가능: 딥러닝과 함께 end-to-end 학습

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