O que são Embeddings

Embeddings são representações vetoriais de elementos em um espaço contínuo e denso, amplamente utilizados em aprendizado de máquina e deep learning para mapear dados categóricos ou discretos em um formato que possa ser processado por modelos matemáticos. Eles desempenham um papel crucial em áreas como processamento de linguagem natural (NLP), sistemas de recomendação e visão computacional.

O Conceito de Embeddings

No aprendizado de máquina, muitas vezes trabalhamos com dados categóricos, como palavras, identificadores de usuários ou produtos. Embeddings são utilizados para converter essas informações em vetores numéricos densos, onde objetos semanticamente semelhantes são representados de maneira próxima em um espaço vetorial.

Por exemplo, em NLP, palavras com significados relacionados, como "gato" e "cachorro", terão vetores embeddings próximos no espaço vetorial, permitindo que os modelos capturem relações semânticas e contextuais.

A Matemática por Trás dos Embeddings

Matematicamente, embeddings podem ser vistos como uma transformação linear ou não linear que mapeia elementos de um espaço discreto (como palavras) para um espaço vetorial contínuo de dimensão fixa. Esse mapeamento é aprendido durante o treinamento do modelo.

Seja um conjunto de palavras W = {w1, w2, ..., wN}, onde N é o número total de palavras. Um embedding é uma função f(W), que mapeia cada palavra para um vetor de dimensão d:

f(w) = v_w, onde v_w ∈ R^d

Durante o treinamento, os embeddings (v_w) são ajustados para minimizar uma função de perda específica, como a similaridade de coocorrência ou a predição de palavras no contexto, como ocorre em modelos como Word2Vec.

Exemplo Prático: Word2Vec

O Word2Vec é um modelo popular que utiliza embeddings. Ele aprende representações vetoriais de palavras baseando-se em seu contexto. Existem dois principais métodos:

• CBOW (Continuous Bag of Words): Prediz a palavra central com base em palavras de contexto.
• Skip-gram: Prediz as palavras de contexto a partir de uma palavra central.

Ambos utilizam uma rede neural simples que aprende pesos correspondentes aos embeddings. Os pesos da camada de entrada são os vetores embeddings finais.

Vantagens dos Embeddings

Os embeddings apresentam diversas vantagens:

• Redução de dimensionalidade para dados categóricos.
• Capacidade de capturar semântica e relações contextuais.
• Melhor performance em modelos complexos.

Referências e Fontes

• Tutorial de Embeddings no TensorFlow
• Artigo original do Word2Vec
• Blog sobre o poder dos vetores de palavras