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Las incrustaciones son una poderosa herramienta para facilitar la comprensión y el acceso al mundo de los datos
Incorporación: definición y conceptos básicos
Embedding es un concepto de las matemáticas y la informática que se utiliza para representar datos en una dimensión inferior sin perder información esencial.
- El término procede del inglés y significa algo así como «incrustación». El objetivo es transformar datos complejos o de alta dimensión, como texto, imágenes o palabras, para que puedan ser procesados eficazmente por los ordenadores.
- En la práctica, las incrustaciones se utilizan a menudo en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Por ejemplo, la incrustación puede utilizarse para convertir palabras del lenguaje natural en una representación numérica que pueda ser procesada por máquinas. Esta transformación permite a los algoritmos reconocer similitudes o relaciones de significado entre palabras, ya que palabras similares suelen tener también valores numéricos similares
- Un ejemplo ilustrativo: imagine una incrustación como un mapa. En el mapa, las ciudades se representan como puntos, y las distancias entre los puntos representan la similitud de las ciudades. Dos ciudades cercanas pueden tener una cultura o unas infraestructuras similares, mientras que las ciudades distantes tienen menos en común.
- Los embebidos funcionan de la misma manera, relacionando objetos similares entre sí en una representación de baja dimensión.
Aplicaciones y ventajas de las incrustaciones
Las incrustaciones desempeñan un papel fundamental en muchas tecnologías modernas. Son especialmente importantes en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y en el campo del reconocimiento de imágenes. Ejemplos de ello son
- Word embeddings: en aplicaciones de PLN, técnicas como Word2Vec o GloVe se utilizan para visualizar palabras en un espacio multidimensional. Las palabras que tienen significados similares (por ejemplo, «perro» y «gato») están más cerca unas de otras que las que tienen significados completamente diferentes (por ejemplo, «perro» y «coche»).
- Recomendaciones de productos: Las tiendas online utilizan incrustaciones para modelar los productos y las preferencias de los usuarios. Por ejemplo, se generan productos similares o recomendaciones individuales basadas en el comportamiento del usuario.
- Reconocimiento de imágenes: las incrustaciones ayudan a extraer características visuales de las imágenes y compararlas entre sí. Esto resulta especialmente útil para el reconocimiento facial o en sistemas de búsqueda que deben encontrar imágenes similares.
- La principal ventaja de las incrustaciones es que permiten procesar y analizar con eficacia datos complejos. Gracias a su capacidad para mapear similitudes y relaciones, las máquinas pueden manejar mejor tareas complejas como el procesamiento del lenguaje, los sistemas de recomendación y el reconocimiento de patrones.
