Vectorisiert

Vectorisiert ist das Partizip Perfekt des Verbs vectorisieren und beschreibt etwas, das in Vektoren dargestellt oder in Vektoren umgewandelt worden ist. Der Begriff wird in verschiedenen Fachgebieten verwendet, darunter Grafikdesign, Informatik, Numerik und NLP. Ziel der Vektorisierung ist oft, Informationen in eine Form zu überführen, die unabhängig von der Auflösung skaliert oder effizient verarbeitet werden kann.

In der digitalen Bildverarbeitung bezeichnet Vectorisierung (Vektorisierung) den Prozess, ein Rasterbild durch Erkennen von Konturen, Linien und Flächen in ein Vektorbild umzuwandeln. Vektorgrafiken bestehen aus mathematischen Kurven und Formen statt Pixeln, wodurch sie skalierbar bleiben. Typische Formate sind SVG, AI, EPS und PDF. Anwendungen finden sich in Logos, Diagrammen und Illustrationen. Grenzen liegen vor allem bei komplexen Fotos: Die Ergebnisse einer automatischen Nachführung (Tracing) können ungenau oder unnatürlich wirken; oft ist nachträgliche manuelle Bearbeitung nötig.

In der Computertechnik bezeichnet Vectorisierung die Umwandlung von Rechenprozessen in Vektoroperationen, die mit SIMD-Befeuerung (Single Instruction, Multiple Data) ausgeführt werden. Das kann Compiler-Autovektorisierung betreffen oder manuell durch Programmierer erfolgen. Vorteile sind höhere Rechengeschwindigkeit und eine effizientere Ausnutzung moderner Prozessor- oder Grafikkarten-Architekturen. Zentrale Aspekte sind das Speicherlayout, die Ausrichtung der Daten, Abhängigkeiten zwischen Berechnungen sowie numerische Genauigkeit.

Im Bereich der Datenverarbeitung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bedeutet Vectorisierung das Umwandeln von Text oder kategorialen Daten in numerische Vektoren. Beispiele sind One-Hot-Encoding, Bag-of-Words, TF-IDF sowie Wort- oder Satzvektoren (Word2Vec, GloVe, Transformer-Repräsentationen). Ziel ist die Bereitstellung quantifizierbarer Merkmale für maschinelles Lernen. Herausforderungen umfassen hohe Dimensionalität, Sparsity, semantische Bedeutung und Kontextabhängigkeit.