inbäddningsmetoder

Inbäddningsmetoder, eller embedding methods på engelska, är tekniker som används inom maskininlärning och datavetenskap för att representera objekt, såsom ord, dokument, bilder eller noder i en graf, som numeriska vektorer i ett lågdimensionellt rum. Syftet är att fånga semantiska relationer och likheter mellan objekten genom deras vektorepresentation. Objekten som är lika eller har liknande egenskaper tenderar att mappas till vektorer som ligger nära varandra i detta vektorrum.

En av de mest kända metoderna för ord-inbäddning är Word2Vec. Denna metod tränas på stora textkorpusar och lär sig vektorer för ord baserat på deras kontext. Ord som ofta förekommer i liknande sammanhang får liknande vektorer. Liknande principer används i modeller som GloVe och FastText, som också tar hänsyn till ordens globala statistik eller delord (subwords) för att förbättra inbäddningarna.

Förutom text kan inbäddningsmetoder även användas för andra typer av data. Bildinbäddningar kan genereras med hjälp av konvolutionella neurala nätverk, där bilderna representeras som vektorer som fångar deras visuella egenskaper. Inom rekommendationssystem används ofta inbäddningar för att representera användare och objekt, vilket möjliggör förutsägelser av användares preferenser. Inbäddningar för grafer, som exempelvis Node2Vec, representerar noderna i en graf som vektorer och bevarar information om grafens struktur och nodernas relationer.

Användningen av inbäddningsmetoder har revolutionerat många områden inom artificiell intelligens genom att möjliggöra effektivare hantering och analys av komplexa data. De utgör en grundläggande byggsten för många avancerade maskininlärningsmodeller.