임베딩(Embedding)

- 기계 학습, 특히 자연어 처리(NLP)에서 자주 사용되는 개념으로, 고차원 데이터를 저차원 벡터 공간으로 변환하는 방식

- 텍스트, 이미지, 음성과 같은 비정형 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 표현하는 데 사용

- 임베딩은 데이터의 의미를 보존하면서 숫자 벡터 형태로 표현하는 것이 목적

 

 

• 임베딩의 정의:
  • 임베딩은 고차원 데이터를 저차원 벡터로 변환하는 방식입니다. 예를 들어, 자연어 처리에서 단어를 임베딩하면 단어의 의미를 담고 있는 벡터가 생성됩니다.
  • 이는 텍스트와 같은 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 숫자 형태로 변환하는 작업입니다.
• 차원 축소:
  • 임베딩은 고차원 공간에 있는 데이터를 낮은 차원(벡터)으로 매핑해줍니다. 차원을 줄이면서도 데이터의 중요한 정보를 유지하는 것이 핵심입니다. 예를 들어, 단어 "고양이"와 "강아지"는 의미적으로 가까우므로 임베딩 벡터도 가까운 위치에 있게 됩니다.
• 임베딩 벡터(Embedding Vector):
  • 단어, 문장, 이미지 등을 고정된 길이의 벡터로 변환한 것입니다. 이러한 벡터는 고차원의 의미를 수치화한 것이며, 비슷한 의미를 가진 데이터끼리는 벡터 공간에서 가깝게 위치하게 됩니다.
• 임베딩의 사용 사례:
  • 단어 임베딩: 자연어 처리에서 단어를 벡터로 표현해주는 방법입니다. 예를 들어, Word2Vec, GloVe, FastText 등이 대표적인 단어 임베딩 방법입니다.
  • 문장 및 문서 임베딩: 단어가 아닌 문장이나 문서 전체를 벡터로 표현하여, 텍스트 분류나 요약 등의 작업에 사용됩니다. 대표적인 예로 BERT, GPT 임베딩이 있습니다.
  • 추천 시스템: 임베딩을 활용하여 사용자와 아이템(상품 등)을 벡터로 표현하고, 유사한 벡터끼리 매칭해 추천을 제공하는 데 사용됩니다.
  • 이미지 임베딩: 이미지를 벡터로 변환하여 이미지 분류, 유사 이미지 검색 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
• 임베딩의 장점:
  • 의미적 유사성 반영: 벡터 공간에서 유사한 의미를 가진 데이터는 가까운 위치에 배치되므로, 데이터 간의 의미적 유사성을 잘 반영할 수 있습니다.
  • 차원의 저주 해결: 고차원의 데이터를 저차원으로 변환해 효율적인 학습과 연산을 가능하게 합니다.
  • 다양한 입력 데이터 처리 가능: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 데이터도 임베딩을 통해 숫자로 변환하여 사용할 수 있습니다.
• 임베딩의 학습 방법:
  • 임베딩은 딥러닝 모델을 통해 학습됩니다. 예를 들어, 자연어 처리에서 단어 임베딩을 학습하기 위해, 모델이 문장에서 단어들 간의 상관관계를 학습하고, 그 단어들을 벡터 공간에 위치시킵니다.
  • 일반적으로 Word2Vec이나 BERT 같은 사전 훈련된 모델에서 임베딩을 추출해 사용할 수 있습니다.

 

임베딩의 예시

• 단어 임베딩 예시:
  • "고양이"와 "강아지"는 임베딩 벡터 공간에서 비슷한 위치에 있음.
  • "고양이"와 "사과"는 의미적으로 관련이 없으므로 벡터 공간에서도 먼 거리에 위치함.

대표적인 임베딩 알고리즘

• Word2Vec: 단어 간의 관계를 학습해 단어를 벡터로 표현하는 방법.
• GloVe: 단어의 통계적 정보를 기반으로 임베딩 벡터를 만드는 방법.
• BERT: 문맥을 고려한 단어 임베딩을 학습하는 최신 방법. 문장이나 문서 수준의 임베딩도 지원.