Qué es un Embedding

Los embeddings son representaciones vectoriales de datos, que permiten convertir entidades (como palabras, frases o imágenes) en vectores numéricos densos. Gracias a esta representación, es posible capturar relaciones semánticas y estructurales que facilitan el procesamiento por algoritmos de machine learning y deep learning.

¿Por qué son importantes?

• Reducción de dimensionalidad: Permiten transformar datos de alta dimensionalidad en vectores de dimensión más reducida, manteniendo características esenciales.
• Captura semántica: Los embeddings ayudan a identificar similitudes y relaciones entre datos, lo que es especialmente útil en tareas de NLP y recomendación.
• Mejora en el rendimiento: Facilitan que algoritmos complejos encuentren patrones y estructuras en los datos, mejorando la precisión de los modelos.

Ejemplo en Python

Puedes generar un embedding básico utilizando técnicas de vectorización. Por ejemplo, usando scikit-learn:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts = [
    "hola mundo",
    "hola inteligencia artificial",
    "aprendiendo sobre embeddings"
]

vectorizer = CountVectorizer()
embedding_matrix = vectorizer.fit_transform(texts).toarray()

print("Matriz de embeddings:")
print(embedding_matrix)