Definition: Embedding

Embedding ist ein Begriff aus der Informatik und insbesondere aus dem Bereich des maschinellen Lernens. Es bezieht sich auf die Technik, bei der Daten in einen kontinuierlichen Vektorraum abgebildet werden. Diese Technik wird häufig verwendet, um komplexe Daten, wie Wörter oder Bilder, in eine Form zu bringen, die von Algorithmen besser verarbeitet werden kann.

Im Kontext von Textverarbeitung zum Beispiel werden Wörter oder Phrasen in Vektoren umgewandelt, die ihre semantische Bedeutung erfassen. Dadurch können Ähnlichkeiten zwischen Wörtern oder Dokumenten leichter erkannt werden. Embeddings ermöglichen es Maschinen, die Bedeutung und den Kontext von Wörtern zu verstehen, was für Aufgaben wie maschinelles Übersetzen, Textklassifizierung oder die Entwicklung von Chatbots von großer Bedeutung ist.

Die Vorteile von Embeddings liegen in ihrer Fähigkeit, semantische Beziehungen zwischen den Objekten zu erfassen. Zum Beispiel können Wörter, die ähnliche Bedeutungen haben, in der Nähe zueinander im Vektorraum platziert werden. Dadurch wird es möglich, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die in den ursprünglichen Daten nicht sofort ersichtlich sind.

Embedding-Techniken sind weit verbreitet und finden Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie der Textklassifikation, maschinellen Übersetzung und Bildverarbeitung. Zu den bekannten Methoden gehören Word2Vec, GloVe und BERT, die alle darauf abzielen, die Bedeutung von Wörtern oder anderen Datenpunkten in eine Form zu bringen, die für Algorithmen leichter zu verarbeiten und zu analysieren ist.

Zusammengefasst trägt das Embedding dazu bei, die Leistung von KI-Modellen erheblich zu verbessern, indem es ihnen hilft, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen und zu lernen.