나름개발블로그

ML에서 자주 나오는 임베딩이 뭔지 정리를 하는 시간을 가져가려고 한다.  1. 임베딩이란? ML에서 말하는 임베딩은 쉽게 설명하면 '단어' , '문장' 등을 컴퓨터가 알기 편하게 숫자 벡터로 표현한 것이다. 아주 간단한 예를 들어보면 보면 사과는 [1,0,0] , 배 [ 0,1,0] , 오렌지 [0,0,1] 을 이런식으로 1차원 벡터로 표현 한 것을 임베딩 했다라고 말 할 수 있다. 고차원의 데이터를 저차원으로 표현하는 기법으로, 자연어 처리, 이미지 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용된다. 변환한 벡터 값에 의미와 정보를 손실없이 변환 하는게 좋은 임베딩이라고 할 수 있다. 다양한 내용을 벡터로 변환하면 사이에 관계를 쉽게 찾아 낼 수 있다. 컴퓨터 비전 모델, AI 챗봇, AI 추천 시스템..