Que es embeber

Incorporación categórica

Cuando se presenta una pregunta a un algoritmo de inteligencia artificial (IA), hay que convertirla en un formato que el algoritmo pueda entender. Esto se llama a menudo “incrustar un problema”, para usar la forma verbal de la palabra. Los científicos también utilizan la palabra como sustantivo y hablan de una “incrustación”.

En la mayoría de los casos, las incrustaciones son colecciones de números. A menudo se organizan en un vector para simplificar su representación. A veces se presentan como una matriz cuadrada o rectangular para permitir algún trabajo matemático.

Los embeddings se construyen a partir de datos brutos que pueden ser información numérica de audio, vídeo o texto. Prácticamente cualquier dato procedente de un experimento o de un sensor puede convertirse en una incrustación de alguna forma.

En algunos casos, es un proceso obvio. Los números, como las temperaturas o los tiempos, pueden copiarse prácticamente al pie de la letra. También se pueden redondear, convertir a un conjunto diferente de unidades (por ejemplo, a Celsius desde Fahrenheit), normalizar o limpiar de simples errores.

En otros casos, es una mezcla de arte y conocimiento. Los algoritmos toman la información en bruto y buscan características y patrones destacados que puedan ayudar a la IA a responder a la pregunta en cuestión. Por ejemplo, un coche autónomo puede buscar patrones octogonales para identificar las señales de stop. Del mismo modo, un algoritmo de texto puede buscar palabras que tengan generalmente una connotación de enfado para poder calibrar el sentimiento de una declaración.

¿Qué significa incrustar?

Una incrustación es un espacio de dimensiones relativamente bajas al que se pueden trasladar vectores de altas dimensiones. Las incrustaciones facilitan el aprendizaje automático de grandes entradas, como los vectores dispersos que representan palabras.

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¿Qué es la incrustación con ejemplo?

Una forma de que un escritor o un orador amplíe una frase es mediante el uso de la incrustación. Cuando dos cláusulas comparten una categoría común, una de ellas puede incrustarse en la otra. Por ejemplo: Norman trajo el pastel.

Incorporación de características

En la gramática generativa, la incrustación es el proceso por el cual una cláusula se incluye (incrusta) en otra. También se conoce como anidación. En términos más generales, la incrustación se refiere a la inclusión de cualquier unidad lingüística como parte de otra unidad del mismo tipo general. Otro tipo importante de incrustación en la gramática inglesa es la subordinación.

Los siguientes ejemplos ilustran tres tipos de cláusulas incrustadas. Observe que las cláusulas incrustadas están en negrita y que cada cláusula matriz es también una cláusula principal. También verá que las cláusulas incrustadas están marcadas de alguna manera. Por ejemplo, con la inicial quién, eso o cuándo:

Por supuesto, algunos escritores muy famosos utilizan este mismo tipo de “sobrecarga de frases” como una construcción literaria intrínseca a su estilo personal de escritura. William Faulkner estableció un récord mundial con una sola frase que contenía un total de 1.288 palabras y tantas cláusulas que podría llevar todo el día contarlas. Otros escritores notables que fueron maestros del exceso son F. Scott Fitzgerald, Virginia Woolf, Samuel Becket y Gabriel García Márquez.  He aquí un buen ejemplo de “Rabbit Run”, de John Updike:

Capa de incrustación

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En el contexto del aprendizaje automático, una incrustación es una representación vectorial continua aprendida de baja dimensión de variables discretas en la que se pueden traducir vectores de alta dimensión. En general, los embeddings hacen que los modelos de ML sean más eficientes y fáciles de trabajar, y pueden utilizarse también con otros modelos.

El embedding en machine learning o NLP es en realidad una técnica de mapeo de palabras a vectores con la que se puede hacer un mejor análisis o relacionar, por ejemplo, “toyota” o “honda” pueden estar difícilmente relacionados en palabras, pero en el espacio vectorial se puede establecer que están muy cerca de acuerdo a alguna medida, también se puede fortalecer la relación barco de palabra estableciendo: rey-hombre+mujer = Reina.

Y para mi último punto, cuando te encuentras con una jerga en algún área especial, cómo obtener rápidamente el significado esencial de la misma, todavía no he encontrado una manera muy buena, tal vez un sitio web que puede explicar el significado de la jerga en esa área ahorrará mucho tiempo para nosotros.

Incorporación de palabras

La incrustación es el proceso de convertir datos de alta dimensión en datos de baja dimensión en forma de vector, de manera que ambos sean semánticamente similares. En su sentido literal, “incrustación” se refiere a un extracto (porción) de algo. En general, las incrustaciones mejoran la eficacia y la utilidad de los modelos de aprendizaje automático y pueden utilizarse también con otros tipos de modelos. Cuando se trata de cantidades masivas de datos para entrenar, la construcción de modelos de aprendizaje automático es una molestia. Por ello, entra en juego la incrustación.

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Los modelos de redes neuronales profundas pueden ser entrenados (aprendidos) para generar incrustaciones y luego ser utilizados para construir otra incrustación para un conjunto diferente de datos. Las incrustaciones de las redes neuronales son ventajosas porque pueden reducir la dimensionalidad de las variables categóricas y representarlas de forma significativa en el espacio alterado.

La incrustación puede ser beneficiosa en una variedad de circunstancias en el aprendizaje automático. Se ha demostrado que es bastante beneficioso junto con un mecanismo de filtrado colaborativo en un sistema de recomendación. El objetivo de los casos de uso de la similitud de elementos es ayudar al desarrollo de dichos sistemas. Otro objetivo es mantener los datos lo más sencillos posible para el entrenamiento y la predicción. Tras la incrustación, el rendimiento del modelo de aprendizaje automático mejoró notablemente.

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