O que são incorporações em machine learning?
As incorporações são representações numéricas de objetos do mundo real que os sistemas de machine learning (ML) e inteligência artificial (IA) usam para entender domínios complexos do conhecimento, como os humanos. Como exemplo, os algoritmos de computação entendem que a diferença entre 2 e 3 é 1, indicando uma relação próxima entre 2 e 3 em comparação com 2 e 100. No entanto, os dados do mundo real incluem relacionamentos mais complexos. Por exemplo, um ninho de pássaro e uma toca de leão são pares análogos, enquanto dia-noite são termos opostos. As incorporações convertem objetos do mundo real em representações matemáticas complexas que capturam propriedades e relações inerentes entre dados do mundo real. Todo o processo é automatizado, com sistemas de IA criando incorporações automaticamente durante o treinamento e usando-as conforme necessário para concluir novas tarefas.