In der Künstlichen Intelligenz bezieht sich Embedding auf die Darstellung von Objekten oder Konzepten in einem n-dimensionalen Vektorraum. Diese Darstellung ermöglicht es, komplexe Datenstrukturen wie Texte, Bilder oder Audiodaten in einem numerischen Format zu kodieren, das von KI-Algorithmen leichter verarbeitet werden kann.
Beim Text-Embedding werden beispielsweise Wörter oder Sätze in Vektoren transformiert, wobei semantisch ähnliche Wörter oder Sätze tendenziell nahe beieinander liegen. Dies ermöglicht es der KI, semantische Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen und Aufgaben wie Wortvorhersage, Textklassifikation oder maschinelle Übersetzung durchzuführen.
In ähnlicher Weise können Bilder oder Audiodaten in einen Vektorraum eingebettet werden, wodurch die KI in die Lage versetzt wird, Muster und Merkmale in den Daten zu erkennen und komplexe Aufgaben wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung zu lösen.
Embedding ist somit ein wichtiger Bestandteil vieler moderner KI-Anwendungen, da es dazu beiträgt, die Komplexität der Daten zu reduzieren und gleichzeitig die Leistung der Modelle zu verbessern, indem sie in die Lage versetzt werden, die zugrunde liegenden Strukturen und Muster der Daten besser zu erfassen.
