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Entendiendo los Embeddings en Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) ha transformado la forma en que interactuamos con los datos, desde los sistemas de recomendación hasta el procesamiento del lenguaje natural. Dentro de este mundo, los embeddings juegan un papel clave, especialmente en el aprendizaje automático y la recuperación de información. Pero, ¿qué son los embeddings y por qué son tan importantes? Vamos a desglosarlo de manera sencilla. ✨ ¿Qué son los Embeddings? Los embeddings son representaciones numéricas de datos que convierten elementos como palabras, imágenes o incluso código en vectores de números en un espacio multidimensional. La idea detrás de ellos es representar información de manera que las entidades similares estén cerca entre sí y las diferentes estén alejadas. Ejemplo: En un modelo de lenguaje, la palabra "gato" estaría más cerca de "felino" que de "automóvil" en este espacio vectorial. Los embeddings son ampliamente utilizados en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP), búsquedas semánticas, sistemas de recomendación, visón por computadora y mucho más.
La inteligencia artificial (IA) ha transformado la forma en que interactuamos con los datos, desde los sistemas de recomendación hasta el procesamiento del lenguaje natural. Dentro de este mundo, los embeddings juegan un papel clave, especialmente en el aprendizaje automático y la recuperación de información.
Pero, ¿qué son los embeddings y por qué son tan importantes? Vamos a desglosarlo de manera sencilla.
✨ ¿Qué son los Embeddings?
Los embeddings son representaciones numéricas de datos que convierten elementos como palabras, imágenes o incluso código en vectores de números en un espacio multidimensional. La idea detrás de ellos es representar información de manera que las entidades similares estén cerca entre sí y las diferentes estén alejadas.
Ejemplo: En un modelo de lenguaje, la palabra "gato" estaría más cerca de "felino" que de "automóvil" en este espacio vectorial.
Los embeddings son ampliamente utilizados en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP), búsquedas semánticas, sistemas de recomendación, visón por computadora y mucho más.
