Guia detalhado sobre embeddings na área de machine learning

Traduzi um documento-guia sobre técnicas de embedding usadas nas áreas de Machine Learning / Deep Learning.

⚠️ Este é uma tradução de um post do blog da ENCORD, uma startup de desenvolvimento de infraestrutura/ferramentas de IA, e o texto inclui exemplos de visualização usando o serviço da ENCORD.

Os principais conteúdos são os seguintes:

• Importância de dados de treinamento de alta qualidade
  • Tipos de embedding: embedding de imagem, embedding de palavras, embedding de grafos
  • Áreas de aplicação de embeddings: melhoria da qualidade dos dados, redução da rotulagem manual, redução da carga computacional, melhoria de desempenho
  • Benefícios do uso de embeddings: criação de conjuntos de dados ricos, redução de viés, melhoria do desempenho do modelo
• Criação de dados de treinamento de alta qualidade com embeddings de IA
  • Preparação de dados
  • Embeddings: PCA&SVD, autoencoder, Word2Vec, GloVe, BERT, t-SNE, UMAP
• Estudo de caso mostrando o uso de embeddings
• Boas práticas para o uso de embeddings de IA

[luvdive]

Obrigado.

[ninebow]

Obrigado! Se, durante a leitura, houver alguma parte que soe estranha ou que não fique muito clara, por favor me avise para que eu possa ajustar. ^^

[nicewook]

Eu tinha salvo para ver depois, mas agora não está abrindo.

[ninebow]

Obrigado pela leitura! (No último sábado à noite houve alguns probleminhas no servidor ^^;;;)
Se, durante a leitura, você encontrou alguma parte estranha ou difícil de entender, por favor me avise para que eu possa refletir isso da próxima vez. Obrigado!

[nicewook]

Agora funciona!

[ninebow]

🙇‍♂️