임베딩(Embedding)은 단어, 이미지, 기타 데이터를  연속적인 벡터 공간의 저차원 밀집 벡터(dense vector)로 변환한 표현입니다.
원래 복잡하거나 고차원인 데이터를 AI 모델이 효율적으로 처리할 수 있도록 의미적 관계나 구조를 수치 벡터에 압축하여 표현하는 방법입니다.

작동 원리:

• 데이터를 벡터로 매핑(Mapping Data to Vectors)
고차원 또는 기호 데이터(예: 단어)를 고정 크기의 숫자 벡터로 변환합니다.
예: 단어는 의미와 사용 패턴에 따라 숫자 벡터로 표현됨.

• 관계 유지(Preserving Relationships)
의미가 비슷한 데이터는 벡터 공간에서 가까운 위치에, 의미가 다른 데이터는 멀리 배치됩니다.

• 학습 기반 임베딩(Learning Embeddings)
Word2Vec, GloVe, BERT 등은 데이터 내 관계를 최적화하면서 임베딩을 자동으로 학습합니다.

활용 사례: 

• 자연어 처리(NLP):
단어 임베딩(예: BERT 임베딩)을 이용한 텍스트 분류, 번역, 감정 분석

• 추천 시스템(Recommender Systems):
아이템 임베딩을 사용하여 유사 상품이나 콘텐츠 추천

• 컴퓨터 비전(Computer Vision):
이미지 임베딩을 통해 유사한 이미지를 검색하거나 군집화

• 지식 그래프(Knowledge Graphs):
엔터티 임베딩을 통해 구조화된 데이터 내 관계 파악

중요성

임베딩은 비정형 데이터(텍스트, 이미지 등)를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있게 하는 현대 AI의 핵심 기술입니다. 의미 있는 패턴과 관계를 수치화하여 모델 성능을 향상시키고, 다양한 AI 응용을 가능하게 합니다.