임베딩(embeddings)

 AI와 기계 학습의 바다를 항해하기 위해 가장 중요한 개념 중 하나는 '임베딩(embeddings)'입니다. 간단히 말하면, 임베딩은 복잡하고 고차원의 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 것입니다. 이것은 마법의 나침반으로 생각할 수 있습니다. 복잡한 언어의 세계(고차원 데이터)를 단순화된 언어(저차원 데이터)로 번역할 수 있는 나침반입니다.

 자연어 처리(NLP)의 맥락에서, 우리가 다루는 고차원 데이터는 단어와 문장, 그리고 이들이 가지는 의미와 구문입니다. 다시 말해, 임베딩은 기계가 이해할 수 있는 숫자로 단어를 변환하는 방법입니다.

 임베딩(Embedding)과 특성 추출(Feature Extraction)은 데이터의 차원을 줄이고, 데이터를 저차원의 표현으로 변환하는 과정을 수행하는 비슷한 개념입니다. 그러나 두 개념은 목적과 사용되는 분야에 따라 차이가 있습니다. 임베딩은 데이터의 의미를 캡처하고 해당 작업(Task)을 위한 효과적인 표현을 생성하는 데 중점을 두며, 주로 NLP와 컴퓨터 비전 분야에서 사용됩니다. 반면에 특성 추출은 데이터의 중요한 특성을 추출하고 데이터를 더 간결한 형태로 변환하는 데 중점을 두며, 다양한 분야에서 사용됩니다.