Spiega cos'è uno strato di embedding e il suo scopo nell'apprendimento automatico.
Un layer di embedding è un tipo di layer in una rete neurale che mappa i dati di input in una rappresentazione vettoriale a dimensione inferiore. Viene tipicamente utilizzato per mappare variabili categoriche o testo in rappresentazioni vettoriali numeriche, che consentono alla rete di apprendere le relazioni sottostanti tra gli input e gli output. Ciò può essere utile per compiti come l'analisi del sentiment, l'etichettatura di sequenze e la classificazione del testo, poiché aiuta la rete a identificare le relazioni tra gli input e gli output e migliorare l'accuratezza del modello.