Definizione: cos’è l’incorporazione? Spiegato semplicemente

Gli embedding sono uno strumento potente per rendere il mondo dei dati più facile da capire e da accedere

Embedding: definizione e comprensione di base

Embedding è un concetto della matematica e dell’informatica utilizzato per rappresentare i dati in una dimensione inferiore senza perdere le informazioni essenziali.

• Il termine deriva dall’inglese e significa qualcosa come “incorporazione”. Lo scopo è quello di trasformare dati complessi o ad alta dimensione come testi, immagini o parole in modo che possano essere elaborati in modo efficiente dai computer.

Nella pratica, le incorporazioni sono spesso utilizzate nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Ad esempio, l’embedding può essere utilizzato per convertire le parole del linguaggio naturale in una rappresentazione numerica che può essere elaborata dalle macchine. Questa trasformazione consente agli algoritmi di riconoscere le somiglianze o le relazioni di significato tra le parole, in quanto parole simili di solito hanno anche valori numerici simili.

• Un esempio illustrativo: immaginate un embedding come una mappa. Sulla mappa, le città sono rappresentate come punti e le distanze tra i punti rappresentano la somiglianza tra le città. Due città vicine potrebbero avere una cultura o un’infrastruttura simile, mentre città lontane hanno meno cose in comune.

• Embeddings funziona allo stesso modo, mettendo in relazione oggetti simili tra loro in una rappresentazione a bassa dimensione.

Applicazioni e vantaggi delle incorporazioni

Le incorporazioni svolgono un ruolo centrale in molte tecnologie moderne. Sono particolarmente importanti nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nel campo del riconoscimento delle immagini. Ne sono un esempio

• Word embeddings: nelle applicazioni NLP, tecniche come Word2Vec o GloVe sono utilizzate per visualizzare le parole in uno spazio multidimensionale. Le parole che hanno significati simili (ad esempio, “cane” e “gatto”) sono più vicine tra loro rispetto a quelle con significati completamente diversi (ad esempio, “cane” e “auto”).

• Raccomandazioni sui prodotti: I negozi online utilizzano gli embeddings per modellare i prodotti e le preferenze degli utenti. Ad esempio, vengono generati prodotti simili o raccomandazioni individuali in base al comportamento dell’utente.

Riconoscimento delle immagini: gli embeddings aiutano a estrarre le caratteristiche visive dalle immagini e a confrontarle tra loro. Ciò è particolarmente utile per il riconoscimento facciale o nei sistemi di ricerca che devono trovare immagini simili.

Il vantaggio principale delle incorporazioni è che consentono di elaborare e analizzare in modo efficiente dati complessi. Grazie alla loro capacità di mappare somiglianze e relazioni, le macchine possono gestire meglio compiti complessi come l’elaborazione del linguaggio, i sistemi di raccomandazione e il riconoscimento di modelli.