Embedding - 임베딩

임베딩(Embedding)은 데이터를 다차원 실수 공간에 매핑하는 과정으로, 데이터의 의미를 벡터 형태로 변환하여 기계 학습 모델이 처리할 수 있도록 하는 기술이다.

(1) 임베딩이란?

임베딩(Embedding)은 데이터를 고차원에서 저차원의 연속된 공간으로 변환하여 의미를 보존하는 기법이다.

이는 특히 자연어 처리(NLP), 이미지 처리, 음성 인식 등 다양한 AI 분야에서 활용된다.

(2) 임베딩의 중요성

• 고차원의 데이터를 저차원 벡터로 변환하여 계산 비용 절감
• 단어, 이미지, 음성 등 데이터 간의 유사도를 효율적으로 측정
• 연관성을 학습하여 의미적 분석이 가능하도록 지원

(3) 임베딩의 종류

• 단어 임베딩 (Word Embedding): 단어 간의 관계를 벡터로 변환 (예: Word2Vec, GloVe, FastText)
• 이미지 임베딩 (Image Embedding): 이미지의 특성을 벡터로 표현하여 유사한 이미지를 찾거나 분류
• 음성 임베딩 (Speech Embedding): 음성 데이터를 임베딩하여 발화자 인식, 감정 분석 등에 활용

(4) 임베딩 공간에서의 연산

임베딩된 벡터는 다양한 수학적 연산을 수행할 수 있으며, 이러한 연산을 통해 의미적 유사도를 분석할 수 있다.

• 벡터 덧셈: "왕 - 남자 + 여자 = 여왕"과 같은 의미적 연산 가능
• 내적: 두 벡터 간 유사도를 측정
• 유클리드 거리: 벡터 간 거리 계산을 통해 유사성 평가