Definition: O que é embedding? Explicação simples

Embeddings são uma ferramenta poderosa para tornar o mundo dos dados mais fácil de entender e acessar

Embedding: definição e compreensão básica

Embedding é um conceito da matemática e da ciência da computação que é utilizado para representar dados numa dimensão inferior sem perder informação essencial.

• O termo vem do inglês e significa algo como “embedding”. O objetivo é transformar dados complexos ou de elevada dimensão, como textos, imagens ou palavras, de modo a que possam ser processados eficientemente por computadores.
•  Na prática, os embeddings são frequentemente utilizados no domínio da inteligência artificial e da aprendizagem automática. Por exemplo, a incorporação pode ser utilizada para converter palavras da linguagem natural numa representação numérica que pode ser processada por máquinas. Esta transformação permite que os algoritmos reconheçam semelhanças ou relações de significado entre palavras, uma vez que palavras semelhantes têm normalmente valores numéricos semelhantes.
• Um exemplo ilustrativo: Imagine uma incorporação como um mapa. No mapa, as cidades são representadas por pontos, e as distâncias entre os pontos representam a semelhança entre as cidades. Duas cidades próximas podem ter uma cultura ou infra-estruturas semelhantes, enquanto cidades distantes têm menos em comum.
• Embeddings funcionam da mesma forma, relacionando objectos semelhantes entre si numa representação de baixa dimensão.

Aplicações e benefícios dos embeddings

Os embeddings desempenham um papel central em muitas tecnologias modernas. São particularmente importantes no processamento de linguagem natural (PNL) e no domínio do reconhecimento de imagens. Exemplos disso são

• Word embeddings: Em aplicações de NLP, técnicas como Word2Vec ou GloVe são utilizadas para visualizar palavras num espaço multidimensional. As palavras que têm significados semelhantes (por exemplo, “cão” e “gato”) estão mais próximas umas das outras do que as palavras com significados completamente diferentes (por exemplo, “cão” e “carro”).
• Recomendações de produtos: As lojas online utilizam embeddings para modelar os produtos e as preferências dos utilizadores. Por exemplo, são gerados produtos semelhantes ou recomendações individuais com base no comportamento do utilizador.
• Reconhecimento de imagens: As incrustações ajudam a extrair caraterísticas visuais de imagens e a compará-las entre si. Isto é particularmente útil para o reconhecimento facial ou em sistemas de pesquisa que têm como objetivo encontrar imagens semelhantes.
• A principal vantagem dos embeddings é o facto de permitirem que dados complexos sejam processados e analisados de forma eficiente. Graças à sua capacidade de mapear semelhanças e relações, as máquinas podem lidar melhor com tarefas complexas como o processamento de linguagem, sistemas de recomendação e reconhecimento de padrões.