벡터 임베딩 이란?

20년차 IT전문가가 전하는 개발이야기

벡터임베딩이란

벡터 임베딩은 단어와 문장, 기타 데이터를 의미와 관계를 포착하는 숫자로 변환하는 방법입니다. 

숫자로 표현을 해야 기계가 이해하기 쉽고, 벡터표현을 해야 계산할 수 있게 됩니다. 

다양한 데이터 (문장,이미지,동영상 등) 유형을 다차원 공간의 하나의  점으로 표현합니다.

이렇게 되면, 신기하게도 유사한 데이터 요소가 서로 더 가까운 곳에 위치하게 됩니다. 

이러한 수치 표현은 기계가 이 데이터를 보다 효과적으로 이해하고 처리하는 데 도움이 됩니다.

단어 및 문장 임베딩은 벡터 임베딩의 가장 일반적인 유형 중 하나입니다. 

이러한 두 가지유형만 있는 게 아니라, 더 많은 다른 유형도 있습니다. 

일부 벡터 임베딩은 전체 문서뿐만 아니라 시각적 콘텐츠와 일치하도록 설계된 이미지 벡터, 사용자 선호도를 결정하는 사용자 프로필 벡터, 유사한 제품을 식별하는 데 도움이 되는 제품 벡터 등을 나타낼 수 있습니다. 벡터 임베딩은 머신 러닝 알고리즘이 데이터에서 패턴을 찾고 정서 분석, 언어 번역, 추천 시스템 등과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

다양한 벡터 임베딩의 유형

다양한 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 여러 가지 유형의 벡터 임베딩이 있습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다. 

문장 임베딩은 문장단위로 벡터로 나타냅니다. Universal Sentence Encoder(USE) 및 SkipThought와 같은 모델은 문장의 전반적인 의미와 맥락을 포착하는 임베딩을 생성합니다.      

문서 임베딩은 문서(신문 기사, 학술 논문, 서적 등 모든 것)전체를 벡터로 나타냅니다. 이는 전체 문서의 의미 정보와 컨텍스트를 캡처합니다. Doc2Vec 및 Paragraph Vectors와 같은 기술은 문서 임베딩을 학습하도록 설계되었습니다.

이미지 임베딩은 다양한 시각적 특징을 포착하여 이미지를 벡터로 표현합니다. 콘볼루션 신경망(CNN)과 같은 기술과 ResNet 및 VGG와 같은 사전 훈련된 모델은 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 유사성과 같은 작업을 위한 이미지 임베딩을 생성합니다.

사용자 임베딩은 시스템이나 플랫폼의 사용자를 벡터로 나타냅니다. 이는 사용자 선호도, 특징을 포착합니다. 사용자 임베딩은 추천 시스템부터 개인 맞춤화된 마케팅, 사용자 세분화에 이르기까지 모든 분야에서 사용될 수 있습니다.

제품 임베딩은 전자상거래 또는 추천 시스템의 제품을 벡터로 나타냅니다. 이는 제품의 속성, 기능 및 기타 사용 가능한 의미 정보를 캡처합니다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 임베딩을 사용하여 벡터 표현을 기반으로 제품을 비교, 권장 및 분석할 수 있습니다.