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算法金 | 没有思考过 Embedding，不足以谈 AI
**摘要：**
本文深入探讨了人工智能中的Embedding技术，解释了它是如何将高维数据映射到低维向量空间以简化处理和捕获内在关系的。文章介绍了词向量、图像嵌入和用户嵌入等常见类型的Embedding，并强调了其在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统中的应用。此外，还讨论了Embedding的数学基础，如向量空间和线性代数，并提到了Word2Vec、GloVe和BERT等经典模型。最后，文章涵盖了如何选择合适的Embedding技术，以及在资源有限时的考虑因素。通过理解Embedding，读者能够更好地掌握AI的精髓。
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