머신러닝 분야의 임베딩(Embedding)에 대한 상세한 가이드

(discuss.pytorch.kr)

Machine Learning / Deep Learning 분야에서 사용하고 있는 임베딩 기법에 대한 가이드 문서를 번역하였습니다.

⚠️ AI 인프라/도구 개발 스타트업인 ENCORD의 블로그 글을 번역한 것으로, 글 내에 ENCORD의 서비스를 사용한 시각화 예시가 있습니다.

주요 내용은 아래와 같습니다:

고품질 학습 데이터의 중요성
- 임베딩의 유형: 이미지 임베딩, 워드 임베딩, 그래프 임베딩
- 임베딩 활용 분야: 데이터 품질 개선, 수동 라벨링 감소, 연산량 감소, 성능 향상
- 임베딩 사용 시 이점: 풍부한 데이터셋 생성, 편향 감소, 모델 성능 향상
AI 임베딩을 사용한 고품질 학습 데이터 생성
- 데이터 준비
- 임베딩: PCA&SVD, 오토인코더, Word2Vec, GloVe, BERT, t-SNE, UMAP
임베딩 활용을 보여주는 사례 연구
AI 임베딩 활용의 모범 사례